Matlab
实现SO-BiTCN-BiGRU-Attention
蛇群算法（
SO）优化双向时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量回归预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
随着智能化技术的不断发展，数据科学和人工智能已经成为各行各业不可或缺的一部分。近年来，多变量时间序列数据的处理，尤其是在金融、交通、环境监测等领域，成为了研究的热点。由于多变量时间序列数据的复杂性和变化性，如何
精确地预测和分析这些数据的趋势与规律，成为了科研人员和工程师面临的巨大挑战。
在此背景下，基于深度学习的预测模型逐渐成为主流，而结合时间卷积网络（TCN）、双向门控循环单元（BiGRU）与注意力机制的混合模型更是在处理多变量回归预测问题中展现出了显著的优势。特别是时间卷积网络（TCN）能够处理长期依赖问题，并且比传统的RNN和LSTM更高效；双向门控循环单元（BiGRU）则在保留时序信息的同时降低了计算复杂度；而注意力机制则能够通过加权方式关注重要信息，从而提升模型的预测精度。
此外，蛇群算法（SO）作为 ...