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《Python 实现WOA-CNN-BiGRU鲸鱼算法优化卷积双向门控循环单元时间序列预测》
模型实现了时间序列预测，主要涉及数据处理、模型构建与训练、超参数优化以及可视化展示。在未来，还可进一步优化模型，引入更多深度学习技术，进行更为复杂的时间序列预测。用户可以轻松选择数据文件，设定模型参数，并查看预测结果与真实结果的对比。）的时间序列预测模型。增加模型集成策略，对不同模型的预测结果进行组合，从而提高整体预测准确性。的结合可以提取时间序列中重要的空间特征和时间特征，接下来是模型构建部分。的优势，能够更好地捕获时序数据的空间和时间特征。算法优化模型的超参数，增强模型的调节性和准确性。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/143102387
该项目程序设计思路主要有哪些内容(多选)
0 人已经参与 已结束
环境准备
0人
数据准备
0人
文本处理与时间序列数据窗口化
0人
特征提取与序列创建
0人
设计算法与构建模型
0人
设置训练参数与优化器
0人
预测与后处理
0人
数据预处理：填补缺失值、异常数据平滑、归一化
0人
模型评估与预测效果可视化
0人
评估模型在测试集上的性能
0人
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