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《MATLAB实现基于GA-CNN-LSTM-Attention遗传算法（GA）优化卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例》
基于GA-CNN-LSTM-Attention的多变量时序预测项目 项目概述 本项目提出了一种创新的混合模型架构，结合遗传算法（GA）、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention）进行多变量时序预测。该模型能够有效捕捉复杂时序数据中的空间和时间依赖关系，并通过注意力机制动态调整输入特征的权重，显著提高了预测精度和稳定性。 核心技术 遗传算法优化：自动搜索最优超参数组合（卷积核大小、LSTM单元数等） CNN-LSTM架构： CNN层提取局部空间特征 LSTM层捕捉长期
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/148729003
该项目结构设计主要有哪些模块(多选)
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数据目录 (/data)
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数据预处理模块 (/preprocessing)
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模型构建模块 (/model)
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训练模块 (/training)
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模型评估模块 (/evaluation)
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模型优化模块 (/optimization)
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辅助工具模块 (/utilities)
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