Python
实现基于
CNN-BiGRU-Mutilhead-Attention
卷积双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测的详细项目实例
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随着科技和工业的不断发展，数据在各个领域的应用越来越广泛。尤其在时间序列数据分析中，许多系统生成了大量的时间序列数据，这些数据通常具有多个变量，呈现出动态变化的特征。多变量时间序列预测的任务旨在通过对历史数据的学习，预测未来多个变量的趋势，以实现更加准确的决策支持。传统的机器学习方法，如
ARIMA
（自回归积分滑动平均模型）和传统的回归模型，尽管在一定程度上能够解决预测问题，但在处理复杂的非线性关系和大规模多变量数据时存在一定的局限性。
近年来，深度学习的快速发展为时间序列预测提供了新的解决方案。特别是在时序数据处理领域，卷积神经网络（
CNN）、循环神经网络（
RNN）、双向门控循环单元（
BiGRU
） ...