Python
实现基于
RIME-CNN-LSTM-Multihead-Attention
霜冰算法
（RIME）
优化卷积长短期记忆
神经网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测的详细项目实例
请注意这份资料只是一个项目介绍 更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
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随着社会的进步与科技的发展，时序数据的应用变得愈发广泛，尤其在金融、能源、医疗、气象等领域，时间序列预测技术的需求越来越高。传统的时间序列分析方法，如ARIMA、SARIMA等，虽然在一些情况下能提供有效的预测，但其在处理非线性、长时间依赖关系、复杂数据模式时，表现往往不尽如人意。深度学习，尤其是卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、以及注意力机制的兴起，为时间序列预测提供了新的思路。
其中，CNN在特征提取方面具有较强的优势，而LSTM则在处理长期依赖的时间序列数据方面表现突出。多头注意力机制则通过引入多个注意力头，使模型能够从不同的角度捕捉数据中的关键 ...