Python
实现基于
GA-CNN-LSTM
遗传算法（
GA）优化卷积长短期记忆神经网络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和人工智能领域的重要研究方向，广泛应用于气象预报、金融市场分析、工业生产监控、能源管理等多个关键领域。时序数据往往蕴含丰富的时间依赖性和变量间的复杂交互关系，如何高效准确地捕捉这些时序特征成为预测模型设计的核心问题。近年来，深度学习技术因其强大的特征提取和表达能力，逐渐取代传统统计模型，成为时序预测的主流方法。其中，卷积神经网络（CNN）能够自动从原始数据中提取局部时空特征，而长短期记忆网络（LSTM）则擅长捕捉长距离时间依赖关系。将两者结合的CNN-LSTM模型，兼顾了时空特征和时间动态的建模优势，显著提升了多变量时序预测的性能。
然而，CNN-LSTM模型存在大量超参数，如卷积核大小、滤波器数量、LSTM单元数及学习率等，这些参数对模型的预测效果影响巨大。传统的超参数调优方法如网格搜索或随机搜索，计算成本高且效果有 ...