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Python
实现基于
OOA-BiTCN-BiGRU-Attention
鱼鹰优化算法（
OOA）优化双向时间卷积门控循环单元融合注意力机制进行多输入单输出回归预测的详细项目实例
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随着信息技术和传感器技术的迅速发展，时序数据在工业控制、金融预测、环境监测、医疗健康等领域扮演着越来越重要的角色。时序数据通常具有复杂的非线性、非平稳性以及多变量的交互影响，传统的统计建模方法难以有效捕捉其深层次的时序特征和长短期依赖关系。近年来，深度学习模型，尤其是循环神经网络（RNN）及其变体如长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）因其优秀的序列建模能力，逐渐成为时序预测领域的主流方法。然而，这些模型仍存在计算效率低、难以捕获多尺度时序信息以及对超参数调优敏感等问题。
时间卷积网络（TCN）因其并行计算能力强、有效处理长序列依赖的优势，在时序预测中逐渐受到关注。双向时间卷积网络（BiTCN）结合了前向和后向信息的处理，能够更全面地理解时序数据的动态变化。此外，融合双向GRU（B ...
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