Matlab
实现DBO-CNN-LSTM-Multihead-Attention
蜣螂算法（
DBO）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时间序列预测的详细项目实例
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随着物联网（IoT）、智能制造、智慧城市等领域的迅速发展，时间序列数据的应用越来越广泛。在这些领域中，时间序列预测已成为一个关键问题，尤其是在多变量时间序列预测中，数据的复杂性和多样性给模型训练带来了不小的挑战。传统的机器学习模型难以捕捉时间序列中的长期依赖关系，且在面对高维度的多变量数据时，预测精度和训练效率存在瓶颈。因此，如何设计一种高效的模型来处理复杂的多变量时间序列预测问题，成为了学术界和工业界的热点研究课题。
近年来，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）在时间序列分析领域取得了显著成果。CNN能够通过局部感知特征提取来提高模型的学习能力，而LSTM则能够有效捕捉长期依赖关系，在序列预测任务中发挥重要作用。然而，这两种网络在处理复杂时间序列数据时往往需要依赖精细的特征提取 ...