Matlab
实现基于
TSA-LSTM-Attention
被囊群优化算法（
TSA）优化长短期记忆网络融合注意力机制多变量多步时间序列预测的详细项目实例
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随着社会各领域对智能化、自动化的需求不断增长，时间序列预测作为一种重要的分析工具，在诸如金融市场、天气预报、电力需求预测等多个领域中都得到了广泛应用。尤其是在多变量和多步长的时间序列预测问题中，如何准确预测未来的趋势和变化，已经成为了学术界和工业界研究的热点。然而，传统的时间序列预测方法往往在处理复杂且非线性的时序数据时存在较大的局限性。
长短期记忆网络（
LSTM
）是解决长时依赖问题的一种有效工具，广泛应用于时间序列预测任务中。但
LSTM
的单一结构在面对高度复杂的数据模式时，仍然会面临一定的性能瓶颈，特别是在捕捉不同时间尺度的模式方面。为了进一步提升
LSTM
模型的表现，近年来，注意力机制作为一种增强模型能力的手段被引入到时间序列预测中，能够有效关注对预测结果有重要影响的部分，提高模型的表达能力。
另外，群 ...