Python
实现基于
GWO-CNN-BiGRU-Attention
灰狼优化算法（
GWO）优化卷积双向门控循环单元融合注意力机制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，时间序列数据的爆炸式增长推动了对高效精准时间序列预测技术的迫切需求。时间序列预测广泛应用于金融市场分析、气象预报、智能制造、能源管理等领域，准确的预测不仅能提升决策质量，还能显著降低经济损失。传统的时间序列预测方法如ARIMA、指数平滑等在面对非线性和复杂时序数据时表现有限，难以捕捉数据的深层次特征。近年来，深度学习技术的发展为时间序列预测注入了新的动力，特别是卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变种如长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等，通过自动学习数据中的时空特征，实现了更优的预测性能。
然而，单一模型往往无法兼顾时间序列数据的多尺度特征与长期依赖性。CNN擅长提取局部时序的空间特征，但对序列的长时间依赖性捕捉有限；而双向门控循环单元（BiGRU）能有效 ...