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雷达卡
Matlab
实现GWO-CNN-GRU-selfAttention
灰狼算法（
GWO）优化卷积门控循环单元融合自注意力机制多变量多步时间序列预测的详细项目实例
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多变量多步时间序列预测是机器学习领域中的一个挑战性问题，广泛应用于金融、气候、工业和交通等多个领域。在许多实际应用中，预测任务涉及多个时间序列的预测，并且不仅需要预测未来时刻的单一值，而是需要多个未来时刻的预测值。因此，如何提高多步时间序列预测的准确性和鲁棒性成为了研究的重要课题。
近年来，深度学习技术在时序数据预测中取得了显著的成果。卷积神经网络（
CNN）和门控循环单元（
GRU）是常用于时间序列预测的深度学习模型。
CNN具有良好的特征提取能力，能够处理时序数据中的局部依赖性；而
GRU能够有效捕捉长时间跨度的数据依赖，尤其适合处理时间序列中的动态特征。结合这两种模型，可以在时间序列预测中获得较好的表现。
然而，传统的
CNN和GRU模型在面对复杂的时间序列数据时，可能会遇到性能下降的问题。为了解决这一问 ...
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