Python
实现基于
CNN-BiLSTM-Attention
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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多变量时序预测是现代数据科学和人工智能领域中的一个核心问题，广泛应用于金融市场分析、气象预报、工业生产监控、能源消耗预测以及智能交通管理等多个实际场景。随着物联网、传感器网络的普及，大量多维度、多时间步的复杂时序数据被实时采集，如何从中提取有效信息，实现准确预测成为亟需解决的技术难题。传统的时间序列预测方法如ARIMA、指数平滑等多依赖于线性假设，难以捕捉多变量之间非线性、复杂的依赖关系，且对于长时依赖关系的建模能力不足。
近年来，深度学习方法尤其是基于神经网络的序列建模技术如循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）及其变种，凭借强大的非线性拟合能力，成为多变量时序预测的重要手段。然而，标准LSTM模型对长序列信息的捕捉仍有一定局限，且单纯依赖时间序列的序列信息忽略了局部特征的提取。卷积神经网络（CNN）在图像处理领域表现卓 ...