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雷达卡
MATLAB
实现基于
WOA-CNN-BiGRU-Attention
鲸鱼优化算法（
WOA）优化卷积双向门控循环单元融合注意力机制时间序列预测的详细项目实例
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随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的时间序列预测方法已经广泛应用于各行各业。时间序列数据的预测问题在许多领域中都起到了至关重要的作用，如金融市场预测、能源需求预测、气象预报等。传统的时间序列预测方法，如
ARIMA
和SVR，虽然能够处理部分线性关系，但往往无法有效捕捉到数据中的复杂非线性关系。近年来，基于卷积神经网络（
CNN）和循环神经网络（
RNN）的深度学习模型已经在时间序列预测任务中取得了显著的成果，尤其是将这两者结合的模型表现出了强大的学习能力。
然而，尽管
CNN和RNN能够有效提取时间序列数据中的空间特征和时序特征，但它们往往存在一些局限性。
CNN通常难以捕捉长时间依赖的时序关系，而
RNN虽然能够捕捉到时序信息，但在处理长时间依赖时会面临梯度消失或梯度爆炸问题。为了克服这些问题，双向门控 ...
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