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雷达卡
Python
实现基于
GWO-CNN-GRU-selfAttention
灰狼优化算法
（GWO）
卷积神经网络
（CNN）+
门控循环单元
（GRU）
融合注意力机制多变量多步时间序列预测的详细项目实例
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随着全球数据量的迅猛增长，尤其是时间序列数据的增多，如何有效预测多变量时间序列成为了学术和工业界的重要研究课题。时间序列预测问题广泛应用于金融、医疗、气象、能源等领域。传统的时间序列预测方法，如ARIMA（自回归积分滑动平均）和SARIMA（季节性自回归积分滑动平均）等，在处理多变量时间序列时，往往难以捕捉复杂的非线性关系和高维数据的依赖结构。近年来，基于深度学习的时间序列预测方法逐渐成为主流，其中卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）在处理时间序列数据方面表现出色。
然而，传统的CNN和GRU模型在处理长时间序列数据时，往往忽略了数据中的重要上下文信息。自注意力机制（Self-Attention）通过加权不同时间步的输入，能够显著提高模型对重要时间段的捕捉能力 ...
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