基于AVOA-CNN-LSTM的Matlab温度预测模型

资源摘要信息:"本资源是一份使用Matlab实现非洲秃鹫优化算法（AVOA）结合卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络（LSTM）以及多头注意力机制（Multihead-Attention）进行温度预测的项目文件。该文件主要面向计算机科学、电子信息工程、数学等专业的学生设计，适用于课程设计、期末大作业和毕业设计等。文件包含了一个具体的案例数据集，用户可以直接运行Matlab程序进行温度预测的实践操作。 该Matlab程序的主要特点包括参数化编程，这意味着用户可以方便地更改相关参数以适应不同的应用场景；代码编写思路清晰，提供了详细的注释，从而使得代码易于理解和维护，尤其适合编程新手快速上手。文件的版本支持Matlab2014、Matlab2019a和Matlab2021a，满足不同用户的需求。 非洲秃鹫优化算法（AVOA）是一种受自然界秃鹫觅食行为启发的优化算法，它通过模拟秃鹫在寻找食物过程中的群体智能行为来解决优化问题。卷积神经网络（CNN）是一种深度学习模型，特别擅长处理图像数据，但其在时间序列数据的特征提取方面也有很好的表现。长短时记忆网络（LSTM）是一种特殊的循环神经网络（RNN），能够学习长期依赖信息，适合处理和预测时间序列数据中的重要事件。多头注意力机制（Multihead-Attention）则是借鉴了Transformer模型中的注意力机制，通过并行处理多个注意力头来提高模型对于序列中不同位置信息的捕捉能力。 作者为该领域内的资深算法工程师，有着十年以上的Matlab算法仿真工作经验，擅长智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等多个领域的算法仿真实验。因此，本资源不仅包含了可以直接运行的代码，还可能提供一些额外的仿真源码和数据集定制服务。对于希望深入了解和实践智能优化算法、深度学习、时间序列预测等领域知识的学生和研究者来说，这是一个非常有价值的学习材料和实践平台。"