MATLAB
实现基于
CPO-LSTM
冠豪猪优化算法（
CPO）优化长短期记忆网络（
LSTM
）进行多变量时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
多变量时间序列预测在工业、金融、气象、交通等众多领域中具有极为重要的地位。随着信息技术和物联网的高速发展，数据采集变得更加频繁和多样化，产生了大量具有复杂时序依赖关系和多变量相互作用的数据。如何从这些高维、多变量的时序数据中准确捕捉潜在的规律，进而实现高效预测，成为当前学术界和工业界研究的热点。传统的时间序列预测方法多依赖于线性模型，如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）及其组合（ARMA/ARIMA），这些模型在面对非线性和多变量复杂依赖时性能有限。近年来，深度学习技术特别是循环神经网络（RNN）中的长短期记忆网络（LSTM）凭借其对时间依赖关系的强大建模能力，成为时间序列预测的主流方法之一。LSTM能够有效解决传统RNN的梯度消失和梯度爆炸问题，通过门控机制灵活捕捉长短期依赖，尤其适合复杂的时序数据分析。
然而，LSTM的性能高度依赖网络结构设计和超参数调优，手动调整过程繁琐且效果有限。传统优化方法往往陷入局部最优，难以找到全 ...