MATLAB
实现基于
NGO-CNN-BiGRU-Attention
北方苍鹰算法（
NGO）优化卷积神经网络（
CNN）和双向门控循环单元（
BiGRU
）结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
随着信息技术的不断进步与发展，特别是在大数据和人工智能领域，数据处理与分析技术逐步成为各个行业中至关重要的支撑技术。时间序列预测作为一种重要的数据分析技术，广泛应用于金融、医疗、气象、能源等领域，对实现精准预测
具有重要意义。传统的时间序列预测方法，如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、ARMA模型等，虽然在一定程度上能够处理简单的线性时间序列数据，但它们的局限性在于无法有效地处理复杂的非线性和高维度数据。因此，研究和发展更加高效的时间序列预测方法成为了当前研究的热点。
近年来，深度学习技术取得了显著的进展，尤其是在处理复杂的时间序列数据方面，卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变种（如双向门控循环单元BiGRU）已成为解决时间序列问题的有力工具。然而，单一的深度学习模型通常难以全面捕捉数据中的时序特征及复杂关系。为了克服这一问题，研究者们逐渐开始将多个 ...