Python
实现基于
RIME-CNN-GRU
霜冰优化算法（
RIME
）优化卷积门控循环单元进行多变量时序预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
多变量时序预测作为现代数据分析领域中的核心任务之一，广泛应用于气象预报、金融市场分析、智能制造、能源管理和交通流量预测等多个关键行业。随着物联网技术的快速发展和传感器数据的爆炸式增长，如何有效地从复杂、多源、多维度的时序数据中提取潜在的规律，准确预测未来趋势，成为学术界和工业界亟待解决的重要课题。传统的时间序列模型如ARIMA、指数平滑等，在面对非线性关系和高维数据时表现有限，难以捕捉复杂的动态变化模式。近年来，深度学习技术特别是循环神经网络（RNN）及其变种如长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）在时序建模中展现出强大的能力，能够自动提取时间依赖性和多层次特征，提高预测的精度和鲁棒性。
在深度学习架构中，卷积神经网络（CNN）通过局部感受野和权重共享机制，能够有效捕获时序数据中的局部特征和空间关联，而门控循环单元（GRU）则在时 ...