Python 实现基于CNN-GRU卷积门控循环单元的时间序列预测-递归预测未来(多指标评价)（含完整的程序和代码详解）

内容概要：本文详细介绍了一种基于 CNN-GRU （卷积神经网络与门控循环单元）的时间序列预测方法。主要内容涵盖数据预处理、模型构建、训练、评估和可视化等多个方面。通过递归预测策略和多种评价指标，如均方误差（MSE）、均绝对误差（MAE）和决定系数（R²），对模型性能进行了全面评估。文章还提供了完整的代码实现和详细的步骤讲解。 适合人群：具有一定深度学习基础的数据科学家和开发者，特别是对时间序列预测感兴趣的科研人员和工程技术人员。 使用场景及目标：适用于金融市场、能源管理、物流供应链、气象预测等领域的高精度时间序列预测任务，目的是提升预测模型的稳定性和可靠性，为企业和组织的决策提供有力的数据支持。 其他说明：文中提到的方法不仅可以用于学术研究，还可以应用于实际生产环境。通过云端部署和API接口的方式，可以方便地将模型集成到各种业务系统中，实现实时预测。同时，作者还提出了未来的改进方向，如集成Transformer架构、实时数据更新等。