MATLAB
实现基于
OOA-TCN-LSTM-Attention
鱼鹰算法（
OOA）优化时间卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着社会和科技的迅速发展，尤其在工业、金融、医疗等领域，对高效、精确的时间序列预测需求日益增长。时间序列预测，特别是在多变量时间序列中的应用，涉及多个数据输入与输出之间的复杂关系，这对模型的准确性、稳定性以及实时性提出了较高的要求。传统的时间序列预测方法，如自回归模型（AR）、滑动平均（MA）、长短期记忆网络（LSTM）等，虽有一定的预测能力，但在处理复杂、高维、多变量数据时仍面临不少挑战。
为了解决这一问题，近年来，深度学习方法逐渐成为研究的热点，尤其是时序数据处理领域。基于深度学习的神经网络，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），在处理多维度的时间序列数据时展现出了巨大的潜力。然而，单一的神经网络模型在面对多变量复杂序列时，常常表现出较大的误差，并且模型的可解释性差，难以得到令人满意的结果。
为了更好地应对这一问题，研究者提出了一种新型的神经网络结构——基于OOA ...