【时间序列预测】Matlab实现基于TSA-LSTM-Attention被囊群优化算法（TSA）优化长短期记忆网络融合注意力机制...

内容概要：本文介绍了基于被囊群优化算法（TSA）优化长短期记忆网络（LSTM）融合注意力机制的多变量多步时间序列预测项目。项目旨在提高时间序列预测的准确性、解决多变量多步预测的问题、优化模型训练过程、强化模型的可解释性，并扩展应用领域。文中详细描述了项目背景、目标与意义、挑战及解决方案、特点与创新，并提供了模型架构和代码示例。模型架构包括TSA、LSTM和注意力机制三个主要部分，通过TSA优化LSTM超参数，结合注意力机制提高模型对关键时间序列数据的关注，从而提升预测精度。; 适合人群：具备一定编程基础，对时间序列预测感兴趣的科研人员和工程师。; 使用场景及目标：①提高时间序列预测的准确性；②解决多变量多步预测的问题；③优化模型训练过程，避免局部最优解；④强化模型的可解释性；⑤扩展应用领域，如金融市场预测、电力负荷预测、气象预报、制造业生产调度、智能交通管理等。; 其他说明：此项目通过Matlab实现，提供了详细的代码示例，包括数据加载与预处理、构建LSTM模型、加入注意力机制和TSA优化LSTM超参数等步骤。读者可以根据提供的代码和说明进行实践，并结合自身需求进行调整和优化。