Python
实现基于
DBO-CNN-LSTM-MHA
蜣螂优化算法（
DBO）优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制（
MHA）进行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金融市场、气象预报、智能制造、能源管理等领域具有重要意义。准确预测多变量序列能够帮助决策者掌握系统动态，优化资源分配与风险管理。随着数据规模和复杂性的增加，传统线性模型已难以满足高维、多时态、多模态数据的预测需求。深度学习模型，尤其是结合时序建模和特征提取能力的模型，逐渐成为时间序列预测的主流选择。卷积神经网络（CNN）擅长捕捉时序数据中的局部相关特征，长短期记忆网络（LSTM）有效解决了序列数据中的长依赖问题，而多头注意力机制（MHA）通过并行关注不同时间步的多方面信息，增强了模型的表达能力。然而，这些模型在高维参数空间中容易陷入局部最优，且超参数调优复杂且耗时。为此，采用自然启发式算法优化深度学习模型的结构和参数，成为提高预测性能和泛化能力的关键手段。
蜣螂优化算法（DBO） ...