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Attention机制是一种模拟人类注意力选择能力的深度学习机制，其核心思想是：在处理信息时，模型能够动态地关注与当前任务最相关的部分，而忽略不相关的冗余信息。这种机制最初广泛应用于自然语言处理（NLP）任务中，如机器翻译，随后被引入计算机视觉和时间序列预测等领域。从数学表达来看，Attention机制通常通过计算查询向量（Query）、键向量（Key）和值向量（Value）之间的相关性来生成注意

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CARIMA模型的全称为Cointegrated Autoregressive Integrated Moving Average Model。它是基于ARIMA模型发展而来的，增加了协整关系的考虑。这使得CARIMA能够在处理包含长期均衡关系的时间序列数据时更为有效。ARIMA（自回归积分滑动平均模型）是一种用于时间序列分析和预测的统计模型。它结合了自回归模型（AR）、差分过程（I）和滑动平均模