Python
实现基于
HPHHO-CNN-BiLSTM-Attention
多策略混合改进哈里斯鹰算法（
HPHHO
）优化卷积双向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数据科学和人工智能领域中的关键研究方向，广泛应用于金融市场分析、气象预报、智能制造、能源管理及交通流量预测等多个领域。随着传感器技术和数据采集技术的飞速发展，获取的时序数据呈现高维、多变量且复杂的动态变化特征。传统的单变量预测方法已难以满足实际需求，因而如何利用多变量时序数据中的内在相关性和时间依赖性成为优化预测模型的关键。
深度学习技术在时序数据处理领域展现出强大的能力，尤其是卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）结合的模型结构，有效捕捉时序数据的空间和时间特征。然而，单纯的CNN-BiLSTM模型仍存在对重要特征识别不够精准和对长距离依赖捕获不足的问题。引入注意力机制能够动态赋予不同时间步或特征维度以不同权重，显著提升模型对关键时序模式的捕捉 ...