Python
实现基于
CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention
卷积网络结合双向门控循环单元网络融合多头注意力机制多变量时间序列预测的详细项目实例
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随着数据科学和人工智能的飞速发展，时间序列预测在多个领域中发挥着至关重要的作用。时间序列数据在金融、气象、医疗和工业等行业中广泛存在。尤其在多个变量的时间序列预测中，如何处理大量的动态、非线性和复杂的相关性问题，已成为研究和应用的关键挑战。传统的时间序列分析方法，如自回归移动平均模型（ARMA）和季节性自回归积分滑动平均模型（SARIMA），虽然在某些领域中取得了较好的效果，但在处理多变量的复杂数据时，其预测精度和泛化能力常常不足。
近年来，深度学习的出现为时间序列预测任务提供了新的思路。卷积神经网络（CNN）因其优秀的特征提取能力，广泛应用于图像处理和时间序列数据分析。双向门控循环单元（BiGRU）通过对序列数据的前向和后向信息的综合考虑，有效克服了传统单向RNN模型在捕捉长距离依赖关系时的不足。而多头注意 ...