Python
实现基于
CNN-GRU
卷积神经网络结合门控循环单元进行多变量时序预测的详细项目实例
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多变量时序预测作为现代数据科学和人工智能领域的重要研究方向，广泛应用于金融市场分析、气象预报、智能制造、能源管理等诸多领域。随着传感器技术和物联网的快速发展，产生了海量的多维度时序数据，这些数据蕴含着复杂的时序依赖关系和变量间的相互影响，如何有效捕获和利用这些复杂的特征成为研究的核心问题。传统的时序预测方法多基于统计学模型，如ARIMA、VAR等，虽然在一定程度上能够捕捉线性依赖，但难以处理非线性和高维复杂关系，且对于大规模数据的适应性较差。
深度学习技术的兴起为时序预测提供了强大的工具。卷积神经网络（CNN）擅长从局部时间窗口提取时序数据的空间和时间特征，而门控循环单元（GRU）则在捕获长序列依赖和时序动态变化方面表现优异。结合CNN与GRU的优势，构建融合卷积与循环结构的混合模型，成为提升多变量时序预测精度和鲁棒性的有效途径。该类模型不仅能自动抽取复杂特征，还能动态捕 ...