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深度学习

Matlab

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Matlab 中使用 DBO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention 蜣螂算法优化卷积神经网络和长短期记忆

网络，以进行多变量时间序列预测...............................................................................................1

项目背景介绍 ..................................................................................................................................1

项目目标与意义 ..............................................................................................................................2

项目挑战 ..........................................................................................................................................3

项目特点与创新 ..............................................................................................................................3

项目应用领域 ..................................................................................................................................4

项目效果预测图程序设计 ..............................................................................................................5

项目模型架构 ..................................................................................................................................5

项目模型描述及代码示例 ..............................................................................................................5

Matlab 中使用

DBO-CNN-LSTM-Mutilhead-Attention 蜣螂算

法优化卷积神经网络和长短期记忆网络，以

进行多变量时间序列预测

项目背景介绍

多变量时间序列预测是一项重要的任务，广泛应用于金融、医疗、气象、能源等

多个领域。在许多实际应用中，预测问题通常涉及到多个相互关联的时间序列数

据。这些数据具有时间依赖性，因此对传统的预测方法提出了挑战。随着深度学

习技术的迅速发展，卷积神经网络（CNN）和长短期记忆网络（LSTM）在时间序

列预测中得到了广泛应用。然而，单一的 CNN 或 LSTM 模型在捕捉时间序列的复

杂性方面可能存在一定的局限性。为了弥补这些不足，结合 CNN、LSTM 和注意力

机制的混合模型开始受到越来越多的关注。

在这些模型中，DBO-CNN-LSTM-Multihead-Attention（蜣螂算法优化卷积神经网

络和长短期记忆网络）模型是一种创新性的算法。DBO（Dragonfly Optimization）

是一种基于蜣螂（Dragonfly）优化的全局优化算法，能够通过智能搜索机制优

化深度神经网络的超参数，以提高模型的预测精度和效率。通过将 DBO 与 CNN、

LSTM 和多头注意力机制结合，能够进一步提升对多变量时间序列数据的处理能

力。DBO-CNN-LSTM-Multihead-Attention 模型能够同时学习输入数据的局部特

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