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雷达卡
MATLAB
实现基于
GWO-CNN-BiGRU-Attention
灰狼优化算法（
GWO）优化卷积双向门控循环单元融合注意力机制进行时间序列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不断发展，时间序列数据分析和预测在许多领域中得到了广泛的应用，包括金融市场预测、能源需求预测、气象预测、股票价格预测、健康监测等。时间序列数据通常具有较强的时序性和复杂的模式，因此，如何高效、准确地从这些数据中提取有价值的信息，成为了研究者和从业人员面临的挑战。为了解决这一问题，深度学习技术，特别是卷积神经网络（
CNN）、双向门控循环单元（
BiGRU
）和注意力机制的结合，成为了一个有前景的研究方向。
传统的时间序列预测方法，如
ARIMA
（自回归积分滑动平均法）和基于统计模型的预测方法，虽然在一些简单的时间序列预测任务中能够取得良好的效果，但它们通常无法捕捉复杂的时序特征和非线性关系。因此，深度学习方法逐渐成为时间序列预测领域的研究热点。尤其是
CNN和循环神经网络（
RNN ...
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