Python
实现基于
GWO-TCN-Multihead-Attention
灰狼优化算法
（GWO）
优化时间卷积网络结合多头注意力机制进行多变量时间序列预测的详细项目实例
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灰狼优化算法（
GWO）模拟灰狼群体捕猎机制，具备全局搜索能力；时间卷积网络（
TCN）通过因果卷积、膨胀卷积实现长序列依赖建模；多头注意力机制能够并行捕获不同时间尺度的特征。将
GWO与TCN、多头注意力结合，可针对多变量时间序列数据进行自适应超参数优化与高效特征提取，提升预测精度与鲁棒性。项目聚焦于能源管理、交通流量、金融市场等领域，通过构建
GWO-TCN-Multihead-Attention
模型，实现对不同来源、不同频率数据的联合建模与精细化预测。背景驱动包括：传统网格搜索或随机搜索耗时高、易陷入局部最优；单纯使用
RNN或LSTM
、GRU模型在长序列与并行化能力上不足；简单注意力机制无法兼顾多尺度信息。项目旨在突破上述瓶颈，实现高效、精确、可解释的多变量时间序列预测解决方案，助力精细 ...