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雷达卡
MATLAB
实现基于
MFO-TCN-BiGRU-Attention
飞蛾扑火算法（
MFO）优化时序卷积神经网络（
TCN）和双向门控循环单元（
BiGRU
）融合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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在多变量时间序列预测领域，传统的预测方法通常无法充分捕捉到时序数据的复杂性和非线性特征。随着深度学习技术的不断进步，越来越多的基于深度神经网络的方法被提出，并广泛应用于时间序列预测任务。其中，时序卷积神经网络（TCN）和双向门控循环单元（BiGRU）是两种能够有效捕捉时间序列数据特征的模型。然而，如何在复杂的预测任务中充分发挥这些模型的优势，仍然面临诸多挑战。
本项目的目标是结合飞蛾扑火算法（MFO）优化时序卷积神经网络（TCN）和双向门控循环单元（BiGRU），并引入注意力机制，以增强模型在多变量时间序列预测中的表现。飞蛾扑火算法作为一种自然启发式算法，通过模拟飞蛾的运动特性，在全局搜索能力和局部搜索能力方面有着较好的平衡。通过结合MFO算法优化神经网络的参数， ...
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