Python实现基于PSO-GCNN粒子群优化算法（PSO）优化分组卷积神经网络多变量时间序列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）
在当今大数据时代，时间序列预测成为许多行业中的关键任务之一，尤其在金融、能源、医疗等领域中，精确的时间序列预测具有重要的实际应用价值。传统的时间序列预测方法，如ARIMA、SVR等，在处理多变量时间序列时往往表现出一定的局限性。随着深度学习的不断发展，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型在时间序列预测中取得了显著的成果，但这些方法通常存在计算复杂度高、训练时间长等问题。
为了克服这些局限性，近年来基于群智能优化算法的模型逐渐引起了研究者的关注。粒子群优化（PSO）算法作为一种基于群体智能的全局优化方法，能够有效地优化多维、非线性的复杂函数，具有较好的全局搜索能力。在此背景下，将PSO与卷积神经网络（CNN）结合，通过PSO优化CNN的超参数，已成为提升时间序列预测精度的一种有效途径。
本项目旨在设计并实现一个基于PSO优化的分组卷积神经网络（PS ...