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雷达卡
Python
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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多变量时序预测在现代工业、金融、医疗、气象等众多领域扮演着极其关键的角色。随着物联网设备的普及与数据采集技术的提升，海量且复杂的多变量时间序列数据不断产生，如何从中准确提取信息、捕捉变量间的内在关联，并进行精确预测成为当下研究和应用的热点。传统的时序预测方法如自回归移动平均模型（ARMA）、长短期记忆网络（LSTM）等虽然具备一定的效果，但在处理高维复杂数据、多变量相互影响和非线性关系时仍存在瓶颈。为克服这些不足，深度学习与进化算法的结合逐渐兴起，特别是在特征提取与模型优化方面展现出巨大潜力。
本项目基于遗传算法（GA）与卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）、注意力机制的融合，打造一个高效的多变量时序预测框架。卷积神经网络因其强大的局部特征提取能力，能够自动捕获时序数据中的空间模式；门控循环单元则因参数更少、训练 ...
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