MATLAB
实现基于
KOA-CNN-BiLSTM-Attention
开普勒优化算法（
KOA）优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制进行时间序列预测的详细项目实例
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近年来，随着数据量的爆炸式增长和计算能力的显著提升，时间序列预测在金融、气象、交通、能源等多个领域展现出极大的应用潜力。传统的时间序列分析方法，如
ARIMA
和指数平滑，受限于对数据线性和稳定性的假设，难以有效捕捉复杂的非线性动态特征。深度学习模型，尤其是卷积神经网络（
CNN）与长短期记忆网络（
LSTM
）的结合，因其在自动特征提取和时序依赖建模方面的优势，成为了时间序列预测的主流选择。特别是双向
LSTM
（BiLSTM
）通过前后时序信息的双向编码，进一步增强了模型对全局上下文的理解能力。与此同时，注意力机制的引入使模型能够聚焦于更为关键的时间点或特征维度，有效提升了预测的准确度和鲁棒性。
然而，深度神经网络模型的性能极大依赖于超参数的合理配置，传统的手动调参方法费时费力且难以达到最优。基 ...