MATLAB
实现基于
SABO-CNN-BiGRU-Attention
减法平均优化器（
SABO
）优化卷积双向门控循环单元融合注意力机制时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着大数据时代的到来，时间序列数据无处不在，广泛应用于金融、能源、医疗、气象等多个领域。这些数据往往具有复杂的非线性关系和时序特征，如何准确地从这些数据中提取信息进行预测，已成为研究的重点。时间序列预测不仅是机器学习中的基础问题，也是深度学习技术应用中的重要课题。
传统的时间序列预测方法如
ARIMA
（自回归积分滑动平均）和传统的回归模型往往依赖于统计学的假设，难以有效捕捉数据中的非线性关系和长时间依赖。而深度学习，尤其是卷积神经网络（
CNN）、长短时记忆网络（
LSTM
）和门控循环单元（
GRU）等模型的出现，极大地提升了对复杂时序数据的建模能力。这些方法不仅能捕捉局部特征和全局时序特征，还能够自动提取数据的深层次规律。
在多种深度学习模型中，卷积神经网络（
CNN）因其优越的局部特征提取能力，逐渐被用于处理时间序列数据。双向
GRU（BiGRU
）网络则有助于捕捉时间序列的双向信息，克服了传统模 ...