MATLAB
实现基于
PSA-TCN-LSTM-Attention
的PID搜索算法优化时间卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测的详细项目实例
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近年来，随着大数据和人工智能技术的发展，时间序列预测成为多个领域中的关键技术，广泛应用于金融市场预测、气象预测、健康管理、智能制造等多个行业。传统的时间序列预测方法，如ARIMA、线性回归等，虽然在一些简单的应用场景中表现良好，但对于复杂的、多变的非线性问题，这些传统方法的预测能力明显不足。因此，采用深度学习模型进行时间序列预测已经成为一个重要的研究方向。
深度学习技术，尤其是长短期记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）等结构的出现，为时间序列数据的处理和分析提供了新的思路。LSTM能够有效地捕捉序列数据中的长时依赖关系，而CNN则在处理局部特征时具有独特的优势。结合这两种网络的优势，构建能够更好地处理复杂时间序列数据的模型成为了一个重要的研究问题。
在此基础上，时间卷积网络（TCN）应运而生。TCN通过 ...