MATLAB
实现基于
SLWCHOA-Transformer-GRU
混合改进策略的黑猩猩优化算法优化
Transformer
结合门控循环单元多变量时间序列预测的详细项目实例
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近年来，随着科技的迅猛发展和人工智能技术的不断进步，时间序列预测在多个领域中得到了广泛应用。特别是在金融、气象、交通、工业控制等领域，准确预测未来数据对于决策的优化和资源的有效利用起到了至关重要的作用。时间序列预测的传统方法，如自回归（AR）、移动平均（MA）等，虽然在某些特定条件下取得了一定的效果，但随着数据量的增大和问题的复杂化，其效果逐渐显得力不从心。为了解决这一问题，越来越多的深度学习模型被引入到时间序列预测中，尤其是循环神经网络（RNN）及其变种（如长短期记忆网络LSTM和门控循环单元GRU）因其在处理时间序列数据时的优势而得到广泛应用。
然而，深度学习模型尤其是RNN和GRU在训练过程中通常面临梯度消失或梯度爆炸等问题，且其预测效果在不同数据集和任务中的表现存在一定波动。因此，如何进 ...