MATLAB
实现基于
PSO-CNN-BiGRU-Attention
粒子群优化算法（
PSO）优化卷积双向门控循环单元融合注意力机制时间序列预测的详细项目实例
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随着人工智能和机器学习技术的快速发展，深度学习在时间序列预测中的应用逐渐获得了广泛关注。时间序列预测作为数据分析中一个重要的研究方向，广泛应用于金融、气象、医疗、能源等领域。传统的时间序列预测方法虽然在某些领域取得了一定的成果，但在面对复杂和非线性的时序数据时，仍然存在一定的局限性。近年来，卷积神经网络（
CNN）、双向门控循环单元（
BiGRU
）、粒子群优化（
PSO）等技术相继应用于时间序列预测，提供了新的思路和方法。
卷积神经网络（
CNN）作为一种强大的图像处理技术，因其强大的特征提取能力，近年来逐渐应用到时序数据的预测中。通过对时间序列进行卷积操作，
CNN能够自动提取出序列中的关键特征，从而提高预测的准确性。双向门控循环单元（
BiGRU
）结合了传统的
GRU（门控循环单元）的优势，能够有效处理 ...