MATLAB
实现基于
OOA-BiTCN-BiGRU-Attention
鱼鹰优化算法（
OOA）优化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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随着人工智能和深度学习的快速发展，针对多输入单输出（
MISO
）回归预测问题，传统的基于时间序列分析的方法逐渐无法满足日益复杂的需求。特别是在复杂系统预测、能源需求预测、金融市场预测等领域，多维度、多时间步的数据需要更为精确的建模与预测。为了应对这些挑战，本文提出了一种基于
OOA-BiTCN-BiGRU-Attention
融合模型的方法，以提高回归预测任务的准确性与稳定性。
在这种背景下，
OOA（鱼鹰优化算法）作为一种高效的优化算法，因其群体智能和全局搜索能力而被广泛应用于复杂的优化问题。它能够在多维空间中搜索到全局最优解，尤其在处理非线性、非凸优化问题时，展现出强大的能力。
BiTCN
（双向时间卷积网络）和
BiGRU
（双向门控循环单元）分别是处理时间序列数据中，利用卷积神经网络 ...