Python
实现基于
CNN-GRU
卷积神经网络结合门控循环单元进行时序预测的详细项目实例
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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）
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在当今大数据和人工智能技术快速发展的时代，时序数据的预测与分析成为众多行业中的核心问题。时序数据普遍存在于金融市场的股价波动、气象预报中的气温变化、工业生产过程中的传感器数据、医疗健康领域的生理信号以及智能交通
系统中的车辆流量等场景中。准确有效的时序预测不仅能够提升决策的科学性，还能帮助企业降低成本、规避风险、增强竞争力。随着计算能力的提升和深度学习技术的兴起，传统的统计模型如ARIMA、指数平滑法逐渐暴露出对非线性关系建模能力不足、特征提取有限、难以处理高维多变量时序数据的瓶颈。
卷积神经网络（CNN）最初在计算机视觉领域取得突破性进展，主要通过局部感受野和权重共享机制自动提取空间特征，极大地减少了特征工程的工作量。随着研究的深入，CNN也被引入时序数据分析领 ...