Python实现基于OOA-TCN-BiGRU-Attention鱼鹰优化算法（OOA）优化时间卷积双向门控循环单
元融合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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时间序列预测是多个领域中广泛应用的技术之一，涉及到金融市场预测、气象数据分析、库存管理、交通流量预测等多个重要领域。近年来，深度学习技术因其在处理复杂数据和自动特征提取方面的优越性，成为时间序列预测任务中的重要工具。然而，传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆（LSTM）网络在处理长时间依赖关系时，仍然面临梯度消失或爆炸的问题。为了克服这些问题，双向门控循环单元（BiGRU）网络被提出，能够更好地捕捉时间序列的前后依赖关系，但在面对高维度、多变量的时间序列数据时，性能可能受到影响。
为了提升时间序列预测的精度，结合优化算法与深度学习模型是一个行之有效的方法。鱼鹰优化算法（OOA）作为一种新兴的 ...