MATLAB
实现基于
DOA-CNN-GRU
-SHAP
梦境优化算法（
DOA）结合卷积门控循环单元（
CNN-GRU
）和SHAP
值分析方法（
SHAP
）进行时间序列预测
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在复杂时间序列预测任务中，传统统计模型与单一机器学习方法在表达非线性关系、捕捉长期依赖、处理噪声扰动和高维输入特征等方面逐渐暴露出明显局限。随着传感器、物联网设备以及各类信息系统的大规模部署，大量高频、多源、长跨度的时间序列数据不断产生，这类数据往往存在非平稳性、强噪声、结构突变和多尺度耦合等特征，仅依靠简单的自回归、移动平均或常规神经网络模型，很难充分提取数据中的隐含模式，也难以在复杂环境下保持稳定的泛化性能。同时，对于金融、电力、气象、工业过程等关键领域，预测结果不仅要准确，还需具备一定程度的可解释性，以辅助决策者理解模型决策依据，避免“黑箱”式预测带来的潜在风险。
在深度学习的发展过程中，卷积神经网络通过局部感受野和权值共享机制，展现出出色的特征提取能力， ...