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《Python 实现SO-CNN-BiLSTM蛇群算法优化卷积双向长短期记忆神经网络时间序列预测》
随着大数据时代的到来，时间序列预测成为了各个领域中的核心任务之一。在金融、气象、健康、能源等行业中，时间序列数据的准确预测具有重要的应用价值。例如，股市的价格预测、天气预报、销售数据分析等，都会依赖于强大的时间序列预测模型。这类数据的特殊性体现在其自相关性和时序性，传统的统计方法（如ATRTIMA）在处理复杂非线性和长时间依赖的时序数据时常常力不从心。因此，深度学习方法特别是长短期记忆网络（LTTM）及其变种（如BrtiLTTM）被广泛应用于时间序列预测领域。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/144369988
该项目未来改进方向有哪些(多选)
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引入Transformer结构
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引入自适应特征选择机制
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模型架构优化
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数据处理增强
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应用场景扩展
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前沿技术融合
0人
提升GRU单元的性能
0人
使用自监督学习技术
0人
混合强化学习增强调度决策
0人
智能化异常检测与告警机制
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