Matlab
实现SSA-CNN-LSTM-MATT
麻雀算法（
SSA）优化卷积神经网络
-长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多特征分类预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着人工智能和深度学习技术的快速发展，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆神经网络（LSTM）已成为解决各种复杂问题的核心技术。特别是在多特征分类和预测任务中，CNN和LSTM的融合应用逐渐成为研究的热点。当前，传统的深度学习方法在处理复杂时间序列数据和多特征数据时面临着许多挑战，尤其是在特征选择和建模精度方面。为了提高深度学习模型的性能，研究人员尝试结合自然界的优化算法进行系统优化，以提高模型的收敛速度和精度。
麻雀搜索算法（SSA）作为一种新兴的群体智能优化算法，已经在各类优化问题中表现出了较好的性能。麻雀搜索算法具有较强的全局搜索能力和局部搜索能力，能够有效地应对复杂问题的求解。将麻雀搜索算法与卷积神经网络（CNN）、长短期记忆神经网络（LSTM）以及多头注意力机制相结合，将能够更好地提高模型在多特征分类任务中的表现。
本项目的目标是基于SSA优化卷积神经网络和长短期记忆网络的融合模型，通过多头注意力机制来提升 ...