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《MATLAB实现基于CPO-CNN-LSTM冠豪猪优化算法（CPO）结合卷积长短期记忆神经网络（CNN-LSTM）进行多变量时序预测的详细项目实例》
本文介绍了一种基于冠豪猪优化算法(CPO)结合卷积长短期记忆神经网络(CNN-LSTM)的多变量时序预测方法。该方法通过CPO算法优化CNN-LSTM的超参数，包括卷积核大小、滤波器数量、LSTM单元数等，实现全局最优参数搜索。CNN层提取局部时序特征，LSTM层捕获长期依赖关系，形成深度融合架构。项目采用MATLAB实现完整流程，包含数据预处理、模型训练、优化调参和预测评估模块，支持多种应用场景如智能制造、金融分析和气象预测等。实验结果表明，该方法能有效提高多变量时序预测的准确性和稳定性，优于传统统计模型
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/149404334
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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