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雷达卡
Python
实现基于
CNN-GRU-Attention
卷积门控循环单元融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例
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随着信息技术的高速发展和数据采集手段的不断丰富，多变量时序数据在金融、气象、工业制造、智能交通等多个领域的应用日益广泛。时序数据不仅反映了系统随时间演变的动态特征，还蕴含着复杂的内在关联性和非线性模式。如何从多变量时序数据中提取有价值的信息，进行准确且高效的预测，成为当前数据科学和机器学习领域的重要研究方向。传统的时间序列预测方法如ARIMA、SVR等依赖于严格的假设条件，对非线性和高维特征的捕捉能力有限，难以满足现实复杂系统的需求。近年来，深度学习技术的兴起为时序预测提供了新的思路，特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）相结合的模型展现出卓越的时序特征提取和建模能力。
卷积神经网络（CNN）在捕获时序数据中的局部时空特征方面表现优异，能够高效挖掘数据中的短期依赖关系和局部模式；而门控循环单元（GRU）作为循环神经网络的一种变体，因其结 ...
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