Python
实现WOA-CNN-LSTM-Multihead-Attention
鲸鱼优化算法
（WOA）
卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测的详细项目实例
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多变量时间序列预测在许多领域中具有重要的应用价值，尤其在金融、气象、能源等行业。时间序列数据不仅存在时间上的依赖关系，还常常具有多维特征，这使得对其进行预测变得更加复杂。传统的时间序列预测方法，如ARIMA模型或传统神经网络，往往无法有效捕捉到数据中的时序特征和多变量间的复杂关系。因此，如何提升时间序列预测的精度和效率成为了一个重要的研究方向。
近年来，深度学习技术在时间序列分析中取得了显著成果，特别是在长短期记忆网络（LSTM）方面。LSTM能够通过其记忆单元有效地捕捉长时间序列中的依赖关系，但在面对多变量时间序列数据时，LSTM可能会受到数据维度和特征之间复杂交互关系的影响，导致性能的下降。为了解决这一问题，卷积神经网络（CNN）被引入到时间序列预测中，CNN能够有效地提取局部特征并加速训 ...