Python
实现基于
RIME-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention
霜冰算法
（RIME）
优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制多变量多步时序预测的详细项目实例
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随着人工智能和深度学习技术的飞速发展，时序数据预测在金融、气象、工业监控等领域的应用逐渐成为研究的重点。时序预测问题涉及对连续时间序列数据进行建模，并根据历史数据推断未来趋势。传统的时序预测方法如
ARIMA
（自回归积分滑动平均模型）和
SVR（支持向量回归）等，虽然在某些场景下有着较好的表现，但它们通常存在一些缺点，例如对数据的线性假设、对异常值的敏感度以及处理复杂时序数据时的局限性。为了克服这些缺点，越来越多的研究者将深度学习方法引入时序数据分析。
卷积神经网络（
CNN）和长短期记忆网络（
LSTM
）是目前深度学习领域常用于时序预测的两种主要模型。
CNN具有强大的局部特征提取能力，可以捕捉输入数据中的空间特征；
LSTM
则通过其记忆单元的设计，能够更好地处理长时间依赖关 ...