Python
实现基于
GA-CNN-BiLSTM-Attention
遗传算法（
GA）优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例
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多变量时序预测在现代数据科学、工业自动化、金融市场分析、气象预报以及能源管理等众多领域扮演着关键角色。传统的单变量时间序列模型往往难以应对多个变量间复杂的相互依赖关系和动态变化趋势，因此，多变量时序预测模型应运而生。随着深度学习技术的快速发展，基于神经网络的时序预测方法表现出强大的非线性建模能力，特别是卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）结合的模型，能够有效捕捉时序数据中的空间和时间特征。CNN擅长提取局部时序信号的特征，而LSTM则在长时间依赖关系的建模上表现突出，二者的融合为时序预测提供了坚实的理论基础。
然而，传统的CNN-LSTM模型在处理复杂的多变量时序数据时，仍存在一定的局限性。主要表现为模型参数冗余，训练效率低下，以及对关键时间点和重要特征的捕捉不足。为进一步提升模型性能，研究者 ...