基于OOA优化的CNN-LSTM-Attention算法多变量时间序列预测分析（含Matlab源码）

知识点： 1. 多变量时间序列预测：这是时间序列分析的一个分支，涉及到同时预测多个相关时间序列。这种方法通常用于金融市场分析、气象预测、能源消费等方面。 2. OOA鱼鹰算法：这是作者提出的一种优化算法，其灵感来自于鱼鹰的捕食行为。在多变量时间序列预测中，该算法用于优化CNN-LSTM-Attention模型的参数。 ***N-LSTM-Attention模型：这是一类深度学习模型，用于处理时间序列数据。卷积神经网络(CNN)擅长提取空间特征，长短期记忆网络(LSTM)擅长处理时间序列数据，而注意力机制可以帮助模型更好地关注重要的时间点或特征。 4. 优化学习率、神经元个数、注意力机制的键值、正则化参数：在深度学习中，这些参数的调整对于提高模型的预测性能至关重要。学习率决定了模型在训练过程中更新参数的速度，神经元个数决定了模型的复杂度，注意力机制的键值决定了模型关注的特征，正则化参数用于防止模型过拟合。 5. 多指标评价：这是评估模型性能的方法，常用的指标包括MAE（平均绝对误差）、MAPE（平均绝对百分比误差）、MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）和R2（决定系数）。这些指标可以帮助我们从不同角度了解模型的预测性能。 6. 参数化编程：这是一种编程技术，允许在代码中使用参数来控制程序的行为。在本项目的Matlab源码中，作者提供了参数化的编程方式，使得用户可以方便地更改模型的参数。 7. Matlab：这是一种广泛应用于工程和科学研究的编程语言和环境。在本项目中，作者使用Matlab实现了OOA鱼鹰算法优化的CNN-LSTM-Attention模型，并提供了完整源码和数据。 8. 适用对象：该项目的源码和数据适用于计算机、电子信息工程、数学等专业的大学生课程设计、期末大作业和毕业设计。对于学习机器学习、深度学习和时间序列预测的学生和研究者来说，这是一个很好的实践项目。 9. 作者介绍：作者是机器学习领域的专家，有8年Matlab、Python算法仿真的经验，主要研究方向包括时序预测、回归、分类、聚类和降维等。他的作品深受同行的认可，获得了博客之星TOP50的荣誉。