Python
实现INFO-TCN-BiGRU-Attention
向量加权平均算法（
INFO
）结合时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制进行多输入单输出回归预测的详细项目实例
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近年来，随着工业自动化、金融预测、智能医疗和环境监测等领域对时序数据分析需求的激增，如何有效地挖掘时序数据中的深层次时空特征成为了重要的研究课题。时序数据因其连续性、依赖性和复杂的动态变化，传统机器学习模型难以全面捕获其内在规律，尤其在多输入单输出的复杂回归任务中表现不足。卷积神经网络（CNN）在特征提取方面具有局部感知和参数共享优势，但难以捕获长距离时间依赖；循环神经网络（RNN）尤其是门控循环单元（GRU）和长短时记忆（LSTM）网络则擅长处理序列依赖，但计算复杂度和梯度消失仍是挑战。为了融合卷积网络的时序局部特征和循环网络的长期依赖优势，时间卷积网络（TCN）与双向GRU结合成为一种有效的解决方案。
此外，注意力机制的发展极大地提升了序列模型的表达能力，能够动态调整不同时间步的权重，增强 ...