Matlab
实现GWO-CNN-BiLSTM-Attention
灰狼算法（
GWO）优化卷积双向长短期记忆融合注意力机制多变量多步时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着大数据和人工智能的迅速发展，时间序列预测在各行业中扮演着越来越重要的角色。时间序列数据通常出现在经济、金融、气象、医疗等领域，具有高度的时间依赖性和非线性特征。多步时间序列预测是对未来一段时间内的多个数据点进行预测，这一任务在实际应用中具有广泛的需求。传统的时间序列预测方法，如
ARIMA
、移动平均法等，往往在处理复杂的非线性和高维度数据时效果有限，难以捕捉数据中的深层次模式。
近年来，深度学习技术的崛起为时间序列预测提供了新的解决方案。卷积神经网络（
CNN）和长短期记忆网络（
LSTM
）是当前时间序列预测领域最为常用的两种模型，前者能够有效提取局部特征，后者则擅长捕捉长时间依赖关系。而双向
LSTM
（BiLSTM
）通过同时从前向和反向对序列进行学习，能够进一步提升模型的预测性能。此外，注意力机制的引入，使得模型能够自动关注序列中更为关键的部分，进一步增强了模型的预测能力。
然而，这些模型通常容易受 ...