MATLAB
实现基于
GA-CNN-LSTM
遗传算法（
GA）优化卷积长短期记忆神经网络进行多变量时序预测的详细项目实例
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多变量时序预测是一项具有挑战性但又极其重要的任务，它广泛应用于金融市场分析、环境监测、智能制造、交通流量预测等领域。在这些应用中，模型不仅需要处理时间序列数据，还需要考虑到多个因素之间的复杂关联和影响。然而，由于这些系统的非线性特性和数据噪声，传统的时间序列预测方法难以准确建模并进行有效预测。因此，如何通过先进的算法来优化模型，提升预测精度，成为了研究者们关注的重点。
遗传算法（
GA）、卷积神经网络（
CNN）和长短期记忆网络（
LSTM
）是三种极具潜力的技术。遗传算法是一种模拟自然选择的优化算法，它能够高效搜索到全局最优解，并被广泛用于优化问题。卷积神经网络在图像处理和特征提取方面表现优异，其通过层层卷积提取数据的局部特征，对于处理时序数据的局部关系也能提供帮助。长短期记忆网络作为一种特殊的递归神经网络（
RNN），具有长时间依赖关系的学习能 ...