Python
实现基于
WOA-BiTCN-BiGRU-Attention
鲸鱼优化算法（
WOA）结合双向时间卷积门控循环单元融合注意力机制多输入单输出回归预测的详细项目实例
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在数据驱动的智能时代，实时且高效的序列数据预测已经成为金融、能源、医疗、交通等诸多关键领域的核心难题。随着数据规模的激增以及数据结构日益复杂，传统单一建模方法往往难以应对多维、多源数据之间的复杂关联关系和动态变化特征。尤其是在多输入单输出（MISO）的回归预测任务中，数据特征往往存在非线性、时变性以及噪声问题，如何全面挖掘多源信息、提升预测的准确性与稳定性已经成为当前学界和业界所关注的重要议题。
近年来，人工智能算法结合深度学习方法在时序建模与预测领域得到了飞速发展。门控循环单元（GRU）、卷积神经网络（TCN）、注意力机制等深度学习结构不断被验证能有效捕捉数据中的时序与结构特征，极大提升了模型对复杂输入序列的表达和建模能力。然而，深度学习模型在训练过程中高度依赖网络 ...