【代码分享】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）的时间序列回归预测

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(Attention)的模型，用于时间序列预测。相比传统的方法，CNN-LSTM-Attention在以下方面具有优势：

1. 处理序列数据能力强大：CNN-LSTM结合了CNN和LSTM两种不同的神经网络结构，能够更好地处理时间序列数据。CNN通过卷积操作提取局部特征，捕捉数据中的空间相关性，而LSTM则能够建模长期依赖关系，捕捉数据中的时间相关性。

2. 更好地捕捉序列中的重要信息：Attention机制能够根据序列中的每个时间步的重要性，动态地给不同时间步的信息赋予不