Python
实现基于
KOA-CNN-BiGRU-Multihead-Attention
开普勒优化算法
（KOA）
优化卷积双向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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随着大数据和人工智能的迅猛发展，多变量时间序列预测在许多领域中得到了广泛的应用。时间序列预测是通过历史数据推测未来趋势的一项技术，它在金融、气象、交通、医疗等多个领域都具有重要的现实意义。随着数据规模的日益庞大和复杂性增加，传统的时间序列预测方法，如ARIMA、线性回归等，已经逐渐无法满足高精度预测的需求。为了解决这一问题，结合深度学习的多种技术，尤其是卷积神经网络（CNN）、双向门控循环单元（BiGRU）和多头注意力机制（Multihead Attention）的方法，正在逐步被应用到时间序列预测任务中。
本项目旨在通过结合开普勒优化算法（KOA）对CNN-BiGRU-Multihead-Attention模型进行优化，从而提高多变量时间序列预测的精度。开普勒优化算法作为一种模拟 ...