Python实现基于BiTCN-GRU双向时间卷积神经网络结合门控循环单元进行时间序列预测的详细项目实例
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时间序列预测是数据科学与机器学习领域的重要研究方向，广泛应用于金融市场分析、气象预测、工业设备维护、智能交通以及能源管理等多个关键领域。随着物联网和传感器技术的快速发展，产生了大量具有复杂时序特征的高维度数据，如何从这些数据中精准捕捉时序依赖和动态变化规律成为核心难题。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）和其组合ARIMA，虽然理论成熟，但在处理非线性、高噪声、多变量及长序列依赖时表现有限。近年来，深度学习技术因其强大的特征自动提取和非线性建模能力，成为时间序列预测的主流手段。
卷积神经网络（CNN）以其对局部时空特征的敏感性在时间序列建模中显示出优势，尤其是时间卷积网络（TCN）利用因果卷积和扩张卷积机制，能够高效捕获长时间依赖关系，避免传统RNN在长序列训练时出现的梯度消失问题。双向时间卷积网络（BiTCN）则通过同时考虑时间序列的过去 ...