MATLAB
实现基于
RIME-CNN-GRU-Attention
霜冰优化算法（
RIME
）优化卷积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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随着大数据和人工智能技术的飞速发展，时序预测在各个行业中的应用越来越广泛。尤其是多变量时序预测，已经成为了金融、电力、气象、医疗等领域的核心技术之一。时序数据通常由多个变量组成，且这些变量间存在着复杂的非线性关系，传统的预测方法往往难以有效捕捉这些复杂的时序模式。为了应对这些挑战，近年来深度学习模型，特别是卷积神经网络（
CNN）和循环神经网络（
RNN），被广泛应用于时序预测任务。然而，尽管
CNN和RNN具有很强的特征提取和时序建模能力，仍然存在一定的局限性，尤其是在长时间序列和复杂时序模式的预测中。
在此背景下，基于
RIME-CNN-GRU-Attention
霜冰优化算法（
RIME
）优化卷积门控循环单元（
GRU）融合注意力机制进行多变量时序预测的研究应运而生。
RIME
（霜冰优化算法）是一种 ...