Python
实现基于
SSA-GRU
麻雀搜索算法（
SSA）优化门控循环单元进行时间序列预测的详细项目实例
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随着大数据时代的到来，时间序列数据在金融市场分析、气象预报、工业生产监控、交通流量预测等众多领域发挥着重要作用。时间序列预测技术能够通过对历史数据的深入挖掘，实现对未来趋势的准确预判，从而帮助相关决策的科学化和智能化。传统时间序列预测方法如ARIMA、指数平滑等虽然在一定程度上有效，但难以捕捉复杂的非线性关系和长期依赖特征，预测精度受限。近年来，基于深度学习的循环神经网络（RNN）及其变种如长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）凭借其优秀的时序信息建模能力，在时间序列预测领域取得显著进展。然而，神经网络模型通常存在超参数调优困难、训练效率低、易陷入局部最优等问题，影响了模型性能的发挥。
为解决这些瓶颈，优化算法在深度学习模型设计中扮演着关键角色。麻雀搜索算法（SSA）是一种新兴的群体智能优化方法，模仿麻雀的觅食和警戒行为，具备全局搜索能力强、收敛速度 ...