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雷达卡
Python
实现CNN-BiGRU
卷积神经网络结合双向门控循环单元进行多输入单输出回归预测的详细项目实例
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随着人工智能技术的迅猛发展，深度学习在时间序列预测、自然语言处理和金融分析等领域展现出极大的潜力。特别是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）这两种结构因其强大的特征提取和序列建模能力，成为时间序列分析中的主流选择。CNN通过卷积核在局部区域自动提取数据中的空间特征，尤其适合处理多维度、多输入的数据结构；而循环神经网络，尤其是门控循环单元（GRU），则在捕捉时间依赖关系、长短期记忆方面表现出优异的效果。双向GRU（BiGRU）进一步增强了序列信息的利用能力，能够同时考虑序列的前向和后向信息，从而捕获更加全面的时间依赖特征。
本项目旨在结合CNN和BiGRU的优势，设计一个多输入单输出的回归预测模型。传统单一模型难以兼顾空间和时间特征的深度挖掘，单纯的CNN忽视了序列动态变化，而单纯的RNN难以处理高维空间特征。通过将CNN和BiGRU融合，模型能够先通过卷 ...
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