Python
实现基于
PSO-CNN-BiGRU-Attention
粒子群优化算法（
PSO）优化卷积双向门控循环单元融合注意力机制进行时间序列预测的详细项目实例
请注意这份资料只是一个项目介绍
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）
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）
随着信息技术的迅速发展，海量时间序列数据在金融、气象、能源、交通等多个领域广泛产生和积累。时间序列预测作为数据科学中的重要分支，旨在通过历史数据揭示潜在规律，实现未来趋势的准确预估，进而辅助决策和优化资源配置。传统统计方法如ARIMA、指数平滑法在面对复杂非线性、多变量交互的时间序列时表现有限，难以捕获数据中的深层次特征和动态变化。与此同时，深度学习技术的发展为时间序列预测带来了新的突破。尤其是卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）以及注意力机制（Attention）等架构的融合应用，显著提升了模型对时序数据的表征能力和预测精度。
粒子群优化算法（PSO）是一种基于群体智能的全局优化方 ...