超创新！效果超好！开普勒优化算法+双向门控循环单元网络+卷积神经网络+注意力机制的时间序列预测算法（附matlab代码实现）

程序名称：基于RIME-CNN-LSTM-Attention（霜冰算法优化卷积神经网络融合注意力机制）的多变量 回归预测 实现平台：matlab 代码简介：霜冰优化算法（RIME）是一项2023年发表于SCI、中科院二区Top期刊 《Neurocomputing》上的新型优化算法。目前尚未发现任何关于RIME优化算法应用的相关文献。 该优化算法将霜冰形成过程成功模拟，并将其应用于算法搜索领域。具体而言，该算法提出了一种全新 的搜索策略——软霜搜索策略，灵感来源于对软霜颗粒在运动中的特性模拟。同时，文中还模拟了硬霜 颗粒之间的交叉行为，并提出了硬霜穿刺机制，以更好地利用这一算法。穿刺机制通过模拟硬霜颗粒相 互交叉的方式引入了一种新的优化手段。最后，该算法进一步改进了元启发式算法的选择机制，引入了 正向贪婪选择机制，并结合软霜搜索策略、硬霜穿刺机制和正向贪婪选择机制构建出了RIME算法。 CNN-LSTM-Attention是一种结合了卷积神经网络(CNN)、长短期记忆网络(LSTM)以及注意力机制(Att ention)的模型，用于时间序列预测。相比传统的方法，CNN-LSTM-Atte