Python
实现基于
INFO-BiTCN-BiGRU-Attention
向量加权平均算法（
INFO
）结合双向时间卷积门控循环单元融合注意力机制进行多输入单输出回归预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
随着数据科学与人工智能的快速发展，时间序列预测在金融、气象、交通、医疗等多个领域中的重要性日益凸显。尤其是在多输入单输出的回归预测任务中，如何高效地捕获序列中隐藏的时序依赖和复杂非线性关系成为关键。传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）虽然在处理时间序列方面有一定优势，但在捕捉长距离依赖和高频特征时往往存在局限。为解决这些问题，结合时间卷积网络（TCN）与门控循环单元（GRU）的混合模型，成为提升预测精度的有效途径。INFO-BiTCN-BiGRU-Attention模型通过引入双向时间卷积（BiTCN）和双向门控循环单元（BiGRU），并融合注意力机制，能够同时从多角度捕获序列中的重要信息，从而显著增强预测的表现力。
该模型基于INFO（Information f ...