Python实现基于PSO-BiGRU-Attention粒子群优化算法（PSO）优化双向门控循环单元融合注意力机制的多变量时间序列预测的详细项目实例
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多变量时间序列预测在金融、能源、气象等领域具有广泛的应用。传统的时间序列预测方法，如自回归滑动平均（ARMA）、长短期记忆网络（LSTM）等，已经取得了一定的成果，但在处理复杂的多变量时间序列问题时，常常面临数据维度高、预测准确度不高、模型训练时间长等挑战。尤其是在具有较强非线性关系和时序依赖的数据中，传统模型的预测能力仍然存在很大不足。
近年来，随着深度学习的兴起，特别是基于循环神经网络（RNN）的模型如双向门控循环单元（BiGRU）以及注意力机制的引入，时间序列预测的准确性得到了显著提升。BiGRU是一种改进的GRU模型，通过双向传播信息，能够捕捉到时间序列数据中的更多依赖关系。注意力机制则能够让模型在处理 ...