Python实现基于DBO-GRU蜣螂优化算法（DBO）优化门控循环单元多变量进行时间序列预测的详细项目实例
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在近年来，随着人工智能和机器学习技术的飞速发展，时间序列预测已经成为了众多领域中的一个重要研究课题。时间序列预测广泛应用于金融、气象、能源管理等多个领域，准确的预测模型能够为决策提供重要依据。然而，传统的时间序列预测方法，如
ARIMA
、指数平滑法等，尽管有一定的效果，但其在处理复杂、非线性和高维度数据时显得力不从心。为此，基于深度学习的预测方法逐渐兴起，尤其是门控循环单元（
GRU）模型，由于其能够捕捉数据中的长期依赖关系，成为了时间序列预测中的热门选择。
然而，GRU模型本身虽然具有较强的学习能力，但在多变量和高维数据的预测中，仍然存在着过拟合、训练不稳定以及收敛速度较慢等问题。为了解决这些问题，优化算法的引入变得尤为重要。传统的优化算法如梯度下降法（
GD）和随机梯度下降法（
SGD）虽然在很多场合有效，但在复杂的非线性模型中，可能会陷入局部最优解，难以找到 ...