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雷达卡
MATLAB
实现基于
GA-CNN-GRU-Attention
遗传算法（
GA）优化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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多变量时序预测在诸多领域中扮演着关键角色，如金融市场分析、气象预报、工业过程监控和智能交通管理等。随着数据维度和复杂性的不断提升，传统的时序预测方法往往难以捕捉多变量间复杂的非线性关系和时间依赖性。卷积神经网络（
CNN）凭借其强大的特征提取能力，能有效识别时序数据中的局部模式；门控循环单元（
GRU）具备捕获长期依赖的优势，适合处理时间序列数据的时序特征；而注意力机制能够动态调整模型对输入序列中不同部分的关注度，进一步提升预测的准确性和模型的解释能力。然而，这些深度学习模型的性能高度依赖于超参数的选择，手动调整复杂且效率低下。遗传算法（
GA）作为一种基于自然选择和遗传机制的优化策略，能够高效地搜索最优超参数组合，提升模型性能。因此，基于遗传算法优化的
CNN-GRU
融合注意力机制模型，为多变量时序预测提供了强有力的技 ...
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