Matlab
实现基于
CNN-BiLSTM-Attention
多变量时间序列多步预测的详细项目实例
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在当今的智能制造、金融市场分析、气候预测、能源管理等多个领域，多变量时间序列数据的预测成为了一个非常关键的任务。多变量时间序列不仅涉及到大量的时间步长信息，还包含多个维度的数据，因此它比单变量时间序列具有更高的复杂性。传统的时间序列预测方法，如自回归（AR）模型和移动平均（MA）模型，虽然在某些情况下能够有效地捕捉数据的趋势和规律，但在面对多变量和复杂的数据模式时，这些方法往往表现出较大的局限性，尤其是当数据量庞大、维度高、非线性变化明显时。
随着深度学习技术的不断发展，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等深度学习算法，尤其是双向长短时记忆网络（BiLSTM）和注意力机制（Attention Mechanism）的引入，为时间序列预测带来了新的突破。CNN擅长从局部时间序列中提取复杂的特征，BiLSTM则可以通过其双向传播的特点，捕捉时间序列数据中的长短期依 ...