本文档详细介绍了一个基于灰狼优化算法（GWO）优化卷积双向门控循环单元融合注意力机制的时间序列预测项目。项目旨在通过深度融合CNN、BiGRU和注意力机制，结合GWO自动调参，提升复杂时序数据的预测精度和模型泛化能力。项目涵盖了从数据预处理、模型构建、训练优化到性能评估的完整流程，并提供了详细的代码实现和GUI界面设计。项目模型在金融市场、智能制造、气象预报等多个领域具有广泛的应用前景。
适用人群：具备一定编程基础和机器学习知识的研发人员、数据科学家和工程师，尤其是对深度学习和时间序列预测感兴趣的从业者。
使用场景及目标：①提升复杂非线性时间序列数据的预测精度；②实现模型自动化调参，减少人工调参成本；③增强模型对关键时刻和重要特征的关注能力，提高预测的稳定性和鲁棒性；④通过多模态深度学习架构和细粒度注意力机制，处理多尺度特征和长期依赖性；⑤通过灰狼优化算法，实现高效超参数优化，确保模型在不同数据集和应用场景下的泛化能力。
阅读建议：此资源不仅提供了详细的代码实现和模型架构说明，还深入探讨了时间序列预测中的常见挑战及其解决方案。建议读者结合实际应用场景，逐步理解和实践各个模块的功能，特别关注数据预处理、模型调优和结果可视化部分，以获得更好的学习和应用效果。
随着大数据时代的到来，时间序列数据的爆炸式增长推动了对高效精准时间序列预测技术的迫切需求。时间序列预测广泛应用于金融市场分析、气象预报、智能制造、能源管理等领域，准确的预测不仅能提升决策质量，还能显著降低经济损失。传统的时间序列预测方法如ARIMA、指数平滑等在面对非线性和复杂时序数据时表现有限，难以捕捉数据的深层次特征。近年来，深度学习技术的发展为时间序列预测注入了新的动力，特别是卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变种如长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等，通过自动学习数据中的时空特征，实现了更优的预测性能。
然而，单一模型往往无法兼顾时间序列数据的多尺度特征与长期依赖性。CNN擅长提取局部时序的空间特征，但对序列的长时间依赖性捕捉有限；而双向门控循环单元（BiGRU）能有效捕获序列的双向信息，增强上下文理解，但对局部细节的抽取能力不足。为此，将CNN和BiGRU结合，形成融 ...