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数据准备 假设有多个输入特征 X1, X2, …, Xn 和一个目标变量 Y形状分别为 (样本数, 特征数) 和 (样本数, 1)。 假设数据已经准备好并且已经根据需要进行了预处理例如标准化。 CPO优化 CPO是一种用于优化模型的算法旨在保留时间序列数据中的相关性信息。 使用CPO算法对输入特征 Xi 进行优化以增强特征之间的相关性和模式的保留。 时间卷积双向门控循环单元BiGRU 使用BiGRU来捕捉时间序列数据中的时序模式和依赖关系。 将优化后的输入特征 Xi 作为输入构建BiGRU模型可以根据数据的特点和需求设计具体的网络结构。 BiGRU可以包含一些双向GRU层和适当的激活函数和正则化方法。 注意力机制Attention 使用注意力机制来对模型学习到的特征进行加权以强调重要的特征和时刻。 将BiGRU的输出作为注意力机制的输入构建注意力模型可以根据数据的特点和需求设计具体的网络结构。 注意力机制可以包含一些注意力层和适当的激活函数和正则化方法。 模型集成和预测 将注意力机制的输出与原始特征进行融合例如使用加权平均或其他集成方法。 最终的预测结果即为集成后的输出可以根据需要进行反向转换或后处理得到最终的预测值。
