MATLAB
实现基于
BWO-CNN-BiGRU-Attention
白鲸优化算法（
BWO）优化卷积神经网络（
CNN）和双向门控循环单元（
BiGRU
）结合注意力机制时间序列预测的详细项目实例
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随着深度学习和优化算法的发展，时间序列预测在多个领域如金融、气象、工业控制等得到了广泛的应用。时间序列数据往往具有较强的时序性和动态变化特点，传统的预测方法难以充分挖掘这些数据中的复杂非线性关系，因此需要借助更先进的模型进行建模。卷积神经网络（CNN）和双向门控循环单元（BiGRU）是近年来在时序预测中应用较为广泛的模型。CNN能高效地提取局部特征，而BiGRU则能够充分利用时间序列中的前后依赖信息，这使得它们在时间序列分析中展现出独特优势。然而，单一模型的性能可能受限于参数优化，因此引入优化算法来提升模型的性能是提升预测准确性的有效手段。
白鲸优化算法（BWO）作为一种新兴的启发式优化算法，通过模拟白鲸围捕猎物的过程，结合探索和开发策略，能够有效地优化神经网络的结构和参数 ...