Matlab
实现基于
CNN-LSTM-Attention
多变量时间序列多步预测的详细项目实例
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随着人工智能技术的发展，深度学习逐渐在各行各业中得到广泛应用。特别是在时间序列预测领域，深度学习模型的优越性逐渐显现。时间序列数据广泛存在于许多实际问题中，如金融市场预测、气象预测、能源消耗预测等。如何有效地处理和预测多变量时间序列数据，成为了一个亟待解决的重要问题。
传统的时间序列预测方法如ARIMA（自回归积分滑动平均模型）和SARIMA（季节性自回归积分滑动平均模型）在某些场景中表现良好，但其基于线性假设，难以捕捉复杂的非线性关系。此外，随着数据规模的增大，传统方法的计算复杂度也显得越来越高，局限性逐渐暴露。深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）以及注意力机制（Attention Mechanism），因其出色的特征提取、时间序列建模及信息关注能力，成为近年来研究的热点。
CNN能够有效提取时序数据中的局部特征，LSTM则适合处理长时间依赖 ...