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雷达卡
Python
实现CNN-BiGRU-Attention
卷积神经网络（
CNN）结合双向门控循环单元（
BiGRU
）融合注意力机制进行多输入单输出回归预测的详细项目实例
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随着大数据和人工智能技术的迅猛发展，时间序列数据和多维度复杂数据的预测在金融、能源、气象、医疗等领域中扮演着极其重要的角色。准确的回归预测不仅可以辅助决策，提升效率，还能有效规避风险。然而，实际问题中数据往往具有多源、多输入、复杂非线性和时序依赖的特点，传统的单一模型难以全面捕捉这些复杂的特征。为此，深度学习中结合卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）尤其是双向门控循环单元（BiGRU）融合注意力机制的方法，成为解决多输入单输出回归问题的强有力工具。
卷积神经网络具备极强的局部特征提取能力，能够从原始数据中自动学习出有用的空间特征，对于多输入的时间序列数据，CNN能有效抽取不同输入特征中的关键信息。与此同时，双向GRU能够利用正反两个方向的时间依赖，捕获时间序列的前后语义，从而更好地建模时序关 ...
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