Python
实现基于
BO-CNN-GRU-Mutilhead-Attention
贝叶斯（BO）
优化卷积神经网络和门控循环单元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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多变量时间序列预测是现代数据分析领域中的重要研究方向，广泛应用于金融市场预测、气象预测、能源需求预测等领域。随着人工智能技术的迅速发展，尤其是深度学习技术的进步，基于神经网络的时间序列预测方法逐渐成为主流。卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）在处理时间序列数据时展现了良好的性能。卷积神经网络擅长捕捉局部特征，而门控循环单元则能够有效地捕捉序列数据中的长期依赖性。多头注意力机制（Multi-Head Attention）被引入用于提高模型在多个时间尺度上对重要特征的关注度。
贝叶斯优化（Bayesian Optimization，简称BO）是一种优化方法，常用于解决高维、非凸的优化问题，特别适合深度学习模型的超参数优化。通过结合贝叶斯优化，能够有效地自动调整卷积神经网络与门控循环单元的 ...