Python
实现基于
NGO-CNN-LSTM-MHA
北方苍鹰算法（
NGO）优化卷积长短期记忆网络融合多头注意力机制进行多变量时间序列预测的详细项目实例
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在当前社会信息化和智能化迅速发展的背景下，多变量时间序列预测问题逐渐成为各领域的核心研究内容。无论是金融、能源、医疗、交通，还是工业制造等行业，都普遍面临着大量多变量复杂数据的实时生成、采集与分析需求。这些行业中，数据往往具有高维相关性、时序依赖性和动态变化特性，对预测模型的建模能力和泛化性能提出了极高的要求。传统的时间序列预测方法，例如ARIMA和VAR等线性模型，在面对结构多变、非线性的多变量数据时，往往难以有效捕捉变量间的复杂动态关系。此外，随着信息技术的进步，数据规模的大幅提升也极大增加了预测任务的困难度。这促使学术界和工业界不断创新，并推动了深度学习技术在多变量时间序列预测领域的深度应用。
深度学习方法以其强大的特征提取和表示能力，已被广泛应用于时间序列预测任务中。其中，卷 ...