Matlab
基于CNN-BiGRU-Attention
卷积神经网络（
CNN)
结合双向门控循环单元（
BiGRU
）和注意力机制多变量时间序列多步预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
随着科学技术的飞速发展，人工智能在多个领域的应用不断拓展，尤其在时间序列预测问题上，深度学习技术为传统的统计方法提供了更为高效和准确的解决方案。时间序列预测作为一种非常重要的任务，广泛应用于金融市场分析、气象预
测、工业生产监控等多个领域。尤其在多变量时间序列的预测问题中，多个因素的相互作用使得预测任务更具挑战性。近年来，卷积神经网络（CNN）、双向门控循环单元（BiGRU）和注意力机制（Attention）作为深度学习中的先进技术，逐渐在解决时间序列预测问题中展示出了其巨大的潜力。
卷积神经网络（CNN）在图像处理领域取得了显著成效，但其在处理一维时间序列数据时也表现出了良好的特性。CNN能够通过其局部感知能力提取数据中的局部特征，对于时间序列中的局部规律能够进行有效捕捉。然而，时间序列数据往往具有长 ...