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雷达卡
MATLAB
实现CNN-BiGRU-Attention
卷积神经网络（
CNN）结合双向门控循环单元（
BiGRU
）融合注意力机制多输入单输出回归预测的详细项目实例
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随着深度学习技术的飞速发展，卷积神经网络（
CNN）、门控循环单元（
GRU）、双向循环神经网络（
BiGRU
）以及注意力机制已成为数据分析和预测领域的关键技术。这些技术广泛应用于语音识别、自然语言处理、图像分析等多个领域，其中深度神经网络（
DNN）以其强大的特征提取和预测能力受到广泛关注。在多个任务中，深度学习模型能够实现高效的特征提取并进行精确的分类、回归等预测任务。基于此背景，结合
CNN、BiGRU
和注意力机制的多输入单输出回归预测模型应运而生，成为解决复杂数据预测问题的有效工具。
本项目旨在设计和实现一个基于卷积神经网络（
CNN）与双向门控循环单元（
BiGRU
）的回归预测模型，融合了注意力机制来提高预测准确度。通过
CNN提取输入数据的局部特征，
BiGRU
用于捕捉序列数据中的长期 ...
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