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雷达卡
Python
实现基于
GA-CNN-GRU
遗传算法（
GA）优化卷积门控循环单元进行多变量时序预测的详细项目实例
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随着信息技术和物联网的飞速发展，时序数据在各行各业中的应用愈发广泛。诸如气象预测、能源消耗分析、金融市场趋势判断、工业设备故障预测等场景都依赖对多变量时间序列数据的精准预测。多变量时序数据不仅包含丰富的动态变化规律，还存在着变量间复杂的相互依赖关系，传统的统计模型如ARIMA、VAR等在捕捉非线性和高维特征方面存在明显局限。
深度学习的发展为时序预测带来了新的突破，尤其是结合卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）结构的模型逐渐成为主流。CNN能够有效提取时序数据中的局部时空特征，而门控循环单元（GRU）等循环神经网络变体则擅长捕获长短期依赖关系。将CNN与GRU相结合，形成CNN-GRU混合模型，能够更全面地理解多变量时序数据的复杂特征，提高预测的准确性和鲁棒性。
然而，深度学习模型的性能高度依赖于结构设计和超参数的合理配置。不同网络层数、神经元数 ...
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