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雷达卡
Python
实现基于
BWO-CNN-BiGRU-Multihead-Attention
二进制鲸鱼优化算法
（BWO）
优化卷积双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测的详细项目实例
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随着信息时代的到来，各类复杂系统的时间序列预测在金融、能源、医疗、交通等领域中具有广泛应用。传统的时间序列预测方法往往依赖于统计学模型，虽然这些方法在某些情况下能够提供可行的预测结果，但随着数据维度的增加和数据模式的复杂性提升，这些方法的局限性逐渐显现。为了更好地应对这种挑战，深度学习技术被引入到时间序列预测中，尤其是卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）的结合，已被证明能够有效捕捉时间序列中的时序特征和非线性关系。
尽管如此，传统的CNN-GRU结合模型依然存在许多问题，尤其是在处理高维度和长序列数据时，模型容易陷入局部最优解，且无法充分挖掘复杂的时间序列中的长期依赖关系。为了解决这一问题，本项目提出了一种基于
二进制鲸鱼优化算法（BWO）的卷积双向门控循环单元融合多 ...
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