MATLAB
实现基于鲸鱼优化算法（
WOA）、时间卷积神经网络（
TCN）融合注意力机制变量时间序列回归预测的详细项目实例
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在当今数据驱动的社会中，时间序列预测问题已经成为许多领域中的核心任务之一，如经济、金融、气候、能源等。随着物联网、大数据和人工智能技术的快速发展，时间序列数据的规模和复杂性大幅度提升。传统的时间序列预测方法，如ARIMA（自回归积分滑动平均模型）和传统的神经网络，虽然在处理一些简单的数据集时效果较好，但在面对高度复杂的、非线性的时间序列问题时，它们往往表现出较大的局限性。因此，发展更加高效的时间序列预测模型，尤其是结合深度学习和智能优化技术的方法，已经成为当前研究的热点。
近年来，深度学习技术在时间序列预测中的应用得到了广泛关注，其中，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）是最常见的深度学习架构。然而，这些网络往往对输入数据的依赖性较强，且对于长时间依赖关系的捕捉能力有限。为了解决这个问题，时间卷积神经网络（TCN）应运而生。TCN是基于卷 ...