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《Python实现基于COA-CNN-BiLSTM-Attention浣熊优化算法（COA）优化卷积双向长短期记忆神经网络融合注意力机制进行多输入单输出回归预测的详细项目实例》
摘要：本项目提出了一种基于浣熊优化算法(COA)优化的CNN-BiLSTM-Attention多输入单输出回归预测模型。该模型通过卷积神经网络提取局部时空特征，结合双向LSTM捕捉序列双向依赖，并引入注意力机制聚焦关键特征，实现了复杂多维输入的高精度预测。项目针对数据异构性、模型复杂度、过拟合风险等挑战，设计了多输入融合机制和COA智能优化策略，在智能制造、金融风险评估、环境监测等多个领域具有应用价值。代码实现包含数据预处理、模型构建、优化算法集成及GUI界面开发，采用模块化设计支持扩展部署。实验结果表明，
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/148797380
该项目主要应用于哪些领域(多选)
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交通流量与智能交通系统
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健康监测与早期预警
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实时交通管理与优化
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智慧停车与导航规划
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疾病进展与康复预测
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风险评估与投资决策支持
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资产定价与波动性分析
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天气预报与灾害预警
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农业与水资源管理
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