Python
实现KOA-CNN-BiLSTM-MHA
开普勒优化算法（
KOA）优化卷积双向长短期记忆神经网络（
CNN-BiLSTM
）融合多头注意力机制进行多变量多步时间序列预测的详细项目实例
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在当今数据驱动的时代，时间序列数据作为最为广泛且重要的数据类型之一，广泛存在于金融市场、气象预测、智能制造、医疗监测以及能源管理等多个关键领域。多变量多步时间序列预测，因其能够揭示多因素之间的复杂动态关联，并提供未来多个时间点的趋势预估，成为数据科学和人工智能领域的研究热点。然而，传统的时间序列预测方法，如ARIMA和指数平滑等，面对复杂非线性关系和高维特征时表现出明显的局限性，难以满足现实应用中对预测精度和稳定性的严苛需求。
深度学习技术的兴起为时间序列预测带来了全新的突破。卷积神经网络（CNN）因其卓越的特征提取能力，能够自动识别时序数据中的局部时空特征；双向长短期记忆网络（BiLSTM）则能够捕捉时间序列数据的长距离依赖关系，前向与后向的双向传播机制极大地增强了模型对上 ...