Python
实现RIME-CNN-LSTM-MHA
霜冰优化算法（
RIME
）优化卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制进行多变量多步时间序列预测的详细项目实例
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在现代工业与经济快速发展的背景下，多变量多步时间序列预测作为一种关键技术，广泛应用于金融市场分析、气象预报、能源消耗预测、智能制造及交通流量管理等众多领域。时间序列数据往往包含丰富的时间依赖性、非线性关系及多变量之间的复杂交互，这对预测模型提出了极高的精度和泛化能力要求。传统的统计模型如ARIMA和VAR在面对非线性、非平稳及高维数据时性能表现有限，难以满足实际需求。近年来，深度学习技术，尤其是卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM），通过强大的特征抽取和时序依赖建模能力，成为时间序列预测的主流方法。同时，多头注意力机制（MHA）作为Transformer架构的核心组件，能够有效捕获不同时间步之间的动态依赖关系，显著提升模型对序列上下文的理解能力。然而，深度学习模型通常需要依赖高效的超参数调优和训 ...