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基于GA优化的CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
该内容描述了一个使用CNN-LSTM-Attention模型优化时间序列预测的过程。在优化前后，算法的预测效果有明显提升，软件版本为matlab2022a。理论部分介绍了CNN用于特征提取，LSTM处理序列依赖，Attention关注重要信息，以及遗传算法（GA）优化超参数。提供的核心代码展示了GA的优化迭代和模型训练，以及预测结果的可视化比较。
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基于GA优化的CNN-LSTM-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
时间序列预测是许多领域中的核心问题，如金融市场分析、气候预测、交通流量预测等。近年来，深度学习在时间序列分析上取得了显著的成果，尤其是卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）的结合使用
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【程序员必须掌握的算法】【Matlab智能算法】GRNN神经网络-遗传算法(GRNN-GA)函数极值寻优——非线性函数求极值
【程序员必须掌握的算法】【Matlab智能算法】GRNN神经网络-遗传算法(GRNN-GA)函数极值寻优——非线性函数求极值
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