Python 实现CNN-BiGRU-Attention时间序列预测（含完整的程序和代码详解）

内容概要：本文详细介绍了如何使用 Python 实现基于 CNN-BiGRU-Attention 的时间序列预测模型。该模型通过卷积神经网络（CNN）提取局部特征，使用双向门控循环单元（BiGRU）捕捉长时依赖关系，并采用注意力机制（Attention）增强对重要特征的关注度，从而提高预测准确性。文中涵盖了从环境准备、数据预处理到模型构建、训练、评估及可视化的完整流程。 适合人群：具备 Python 编程基础和一定机器学习理论知识的研究人员和技术开发者。 使用场景及目标：①金融市场的股票价格预测；②制造业的关键变量预测；③能源管理的电力消耗预测；④医疗健康领域的患者状态预测。目标是通过精准的预测，优化决策，降低风险。 其他说明：文中还探讨了模型的高级优化技术，如正则化、超参数搜索等，以提高模型的鲁棒性和解释性。附带的代码示例详尽展示了各个步骤的具体实现，便于读者快速理解和复现实验。