TTAO-CNN-LSTM-Attention回归模型：基于三角拓扑聚合优化算法的多模态特征融合预测框架

TTAO-CNN-LSTM-Attention回归模型：基于三角拓扑聚合优化算法的多模态特征融合预测框架

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一、模型架构设计原理

TTAO-CNN-LSTM-Attention是一种集成深度学习与优化算法的复合模型，通过 三角拓扑聚合优化算法（TTAO） 优化 卷积神经网络（CNN） 、 长短期记忆网络（LSTM） 和 注意力机制（Attention） 的超参数与结构，实现多变量时间序列的高精度回归预测。

1. 核心组件协同机制

1. CNN空间特征提取

   • 输入层接收多维时间序列数据（如[时间步长×特征数×通道数]），通过卷积核（如3×1或5×1）提取局部空间模式。
   • 池化层（MaxPooling）压缩特征维度，保留关键信息；ReLU激活引入非线性表达能力。

2. LSTM时序建模

   • 输