本文档详细介绍了一个基于Python实现的CNN-BiGRU卷积神经网络结合双向门控循环单元进行多输入单输出回归预测的项目实例。项目旨在通过融合CNN的强大空间特征提取能力和BiGRU的双向时间依赖建模，提升多源时序数据的预测精度，解决长短期时间依赖难题，并优化模型结构以提升计算效率。项目涵盖了从环境准备、数据处理、模型构建与训练到性能评估及GUI设计的全流程。项目模型在工业设备状态监测、金融市场趋势预测、智慧城市环境分析等多个领域具有广泛应用前景。
适用人群：具备一定编程基础，特别是对深度学习、时间序列预测及Python编程有一定了解的研发人员和技术爱好者。
使用场景及目标：① 提升多源时序数据的预测精度；② 实现多输入数据的高效融合处理；③ 解决长短期时间依赖难题；④ 优化模型结构，提升计算效率；⑤ 推动智能预测技术产业化应用；⑥ 增强模型的泛化能力与鲁棒性；⑦ 丰富深度学习时间序列分析理论体系；⑧ 促进跨领域多学科交叉融合。
其他说明：项目不仅在理论上探索了多输入CNN-BiGRU融合模型的创新设计，还在实践中实现了功能完善、性能优异的智能回归预测系统。文档提供了详细的代码实现，包括数据预处理、模型构建、训练优化及可视化展示等环节。项目还强调了数据质量与预处理的重要性、模型超参数选择与调优、训练数据与测试数据分布一致性等关键注意事项。此外，文档展示了项目在实际部署中的系统架构设计，包括数据采集、预处理、模型推理及应用服务等模块的分层架构，并介绍了自动化CI/CD管道、API服务与业务集成等高级功能，确保模型在实际应用中的高效部署和持续优化。
随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习在时间序列预测、自然语言处理和金融分析等领域展现出极大的潜力。特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）这两种结构因其强大的特征提取和序列建模能力，成为时间序列分析中的主流选择。CNN通过卷积核在局部区域自动提取数据中的空间特征，尤其适合处理多维度、多输入的数据结构；而循环神经网络，尤其是门控循环单元（GRU），则在捕捉时间依赖关系、长短期记忆方面表现出优异的效果。双向GRU（BiGRU）进一步增强了序列信息的利用能力，能够同时考虑序列的前向和后向信息，从而捕获更加全面的时间依赖特征。
本项目旨在结合CNN和BiGRU的优势，设计一个多输入单输出的回归预测模型。传统单一模型难以兼顾空间和时间特征的深度挖掘，单纯的CNN忽视了序列动态变化，而单纯的RNN难以处理高维空间特征。通过将CNN和BiGRU融合，模型能够先通过卷积层自动提取多输入数据中的复杂空间特征，再利用双向门控循环单元捕捉序列的双向时间依赖，实现对未来连续值 ...