MATLAB
实现基于
RIME-CNN
霜冰优化算法（
RIME
）优化卷积神经网络进行多变量时序预测的详细项目实例
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多变量时序预测作为数据科学和机器学习领域的重要研究方向，广泛应用于金融市场分析、能源消耗预测、气象预报、工业生产监控等众多实际场景。随着传感器技术和数据采集手段的飞速发展，海量的高维时序数据不断涌现，如何高效准确地从中挖掘规律，进行多变量联合预测成为亟待解决的难题。传统的统计模型如
ARIMA
、VAR等在处理复杂非线性、多变量交互影响时表现有限，难以捕捉长期依赖和时序动态特征。深度学习中的卷积神经网络（
CNN）因其优越的局部特征提取能力和参数共享机制，近年来被成功应用于时序预测，但单纯的
CNN结构存在优化困难、易陷入局部最优的问题。
为克服这一瓶颈，将智能优化算法与深度学习模型结合成为当前研究的热点。
RIME
（霜冰优化算法）作为一种新兴的群体智能优化算法，通过模拟霜冰在环境中的动态行为，实现全局搜索和局部开发的良好平衡，展现出优异的全局寻优能力 ...