Python
实现基于
CNN-BiLSTM-Attention
卷积双向长短期记忆神经网络（
CNN-BiLSTM
）融合注意力机制进行多变量时间序列多步预测的详细项目实例
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随着物联网、大数据与人工智能等技术的飞速发展，时间序列数据在现实生活和工业生产中的应用愈发广泛，涵盖金融预测、气象预报、能源调度、交通管理、医疗监测等多个关键领域。多变量时间序列数据不仅包含了丰富的变量信息，更呈现出复杂的动态关联和高度非线性的时空依赖特征。传统的时间序列预测方法如ARIMA、VAR等在处理高维度、多变量并且具有复杂动态交互特征的数据时往往面临诸多挑战，难以充分挖掘数据潜在的时序与空间耦合关系，导致预测精度有限、泛化能力较弱。
深度学习方法近年来在时间序列预测领域展现出强大的建模能力，卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆神经网络（LSTM）等模型不断推动着预测性能的极限，其中CNN能够有效提取局部时空特征，LSTM由于其门控结构能够 ...