内容概要:本文介绍了如何使用 MATLAB 和鲸鱼优化算法(WOA)优化卷积神经网络(CNN),以实现多变量时间序列的精确预测。文章详细描述了数据处理、WOA算法的设计与实现、CNN模型的构建与训练、模型评估与结果可视化等各个环节的具体步骤。同时,提供了完整的程序代码和详细的注释说明。 适合人群:具备一定的 MATLAB 编程基础,对时间序列预测、深度学习及优化算法感兴趣的科研人员和工程师。 使用场景及目标:主要用于金融预测、能源调度、气象预报、制造业和交通流量预测等领域,旨在通过优化的 CNN 模型提高预测的准确性和鲁棒性。 其他说明:文章还探讨了项目的背景、目标与挑战,以及未来可能的改进方向。通过实验结果展示了模型的有效性和优越性。
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