MATLAB
实现基于
RIME-GRU-Attention
霜冰优化算法（
RIME
）优化门控循环单元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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随着人工智能技术的不断发展，深度学习在各个领域的应用逐渐拓展。特别是在时间序列预测问题中，机器学习模型逐渐成为解决实际问题的有效工具。时间序列预测是指通过已有的历史数据，预测未来数据的趋势或值，广泛应用于金融、能源、气象、健康等领域。然而，实际的多变量时序预测问题往往受到噪声干扰和数据量庞大的挑战，使得传统的预测方法难以实现精准的预测。
在此背景下，基于深度学习的门控循环单元（
GRU）与注意力机制的结合成为了一个备受关注的研究方向。门控循环单元（
GRU）是一种改进的递归神经网络结构，能够有效处理时间序列数据中的长短期依赖问题，而注意力机制则能够突出重要信息并忽略冗余信息，从而进一步提升模型的性能。然而，传统的
GRU模型在面对多变量时序数据时，往往不能有效融合多维信息，导致预测效果不理想。
为了解决这一问题，本项目提 ...