Python
实现基于
GA-CNN-LSTM-Attention
遗传算法（
GA）优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例
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多变量时序预测作为现代数据科学与人工智能领域的核心研究方向之一，承载着对未来趋势精准把握的关键使命。现实世界中，诸如气象预报、金融市场分析、能源消耗预测、智能制造及交通流量管理等应用场景中，数据往往是多维且随时间变化复杂的，准确的多变量时序预测不仅能提升决策效率，更能有效规避风险，创造经济与社会价值。近年来，深度学习因其强大的非线性建模能力，在时序数据预测领域表现出优越性能，尤其是卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）的结合，因能够同时提取局部时序特征与长期依赖关系，成为主流研究热点。然而，传统的CNN-LSTM模型存在参数选择复杂、模型结构不够灵活以及难以捕捉重要特征权重等问题，限制了预测的准确性和泛化能力。
遗传算法（GA）作为一种基于自然选择和遗传机制的全局优化策略，具备跳出局部最优解的能力，已被 ...