MATLAB
实现基于
RIME-LSTM
霜冰优化算法（
RIME
）优化长短期记忆网络进行多变量多步时序预测的详细项目实例
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多变量多步时序预测在金融、能源、交通等众多领域中扮演着极其重要的角色。随着物联网和大数据技术的快速发展，海量的时序数据不断涌现，如何准确、高效地进行时序预测成为亟待解决的问题。传统的时序预测方法如
ARIMA
、支持向量回归等由于其模型假设的限制，难以捕捉复杂的非线性动态特征。长短期记忆网络（
LSTM
）因其在捕捉长程依赖关系和非线性特征方面的优势，成为深度学习领域中时序预测的主流模型。然而，
LSTM
的训练过程受限于超参数调节难度大、易陷入局部最优等问题，限制了模型性能的进一步提升。
霜冰优化算法（
RIME
）是一种基于自然界霜冻现象启发的元启发式算法，具有较强的全局搜索能力和快速收敛速度。通过将
RIME
算法与LSTM
相结合，可以高效地优化
LSTM
的结构参数和权重初始化，提升模型的泛化能力和预测准确度。本项目旨在基于
MATLA ...