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雷达卡
MATLAB
实现基于
NGO-CNN-BiGRU-Attention
北方苍鹰算法（
NGO）优化卷积神经网络（
CNN）和双向门控循环单元（
BiGRU
）结合注意力机制时间序列预测的详细项目实例
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随着信息技术的不断进步与发展，特别是在大数据和人工智能领域，数据处理与分析技术逐步成为各个行业中至关重要的支撑技术。时间序列预测作为一种重要的数据分析技术，广泛应用于金融、医疗、气象、能源等领域，对实现精准预测具有重要意义。传统的时间序列预测方法，如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、ARMA模型等，虽然在一定程度上能够处理简单的线性时间序列数据，但它们的局限性在于无法有效地处理复杂的非线性和高维度数据。因此，研究和发展更加高效的时间序列预测方法成为了当前研究的热点。
近年来，深度学习技术取得了显著的进展，尤其是在处理复杂的时间序列数据方面，卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变种（如双向门控循环单元BiGRU）已成为解决时间序列问题的有力工具。然而，单 ...
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