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本文提出了一种结合时序卷积网络（TCN）和循环神经网络（RNN）的混合架构TCN-RNN算法，用于解决长序列预测中的长期依赖和梯度消失问题。该方法通过TCN提取特征，RNN进行序列建模，并详细介绍了数据预处理、网络构建（包含输入层、TCN层、RNN层等）、模型训练（采用MSE损失和Adam优化器）和评估流程。文中提供了完整的Python实现代码，支持CSV/Excel数据格式，包含数据读取、归一化、训练集划分等功能，并展示了多特征多步预测案例。代码注释清晰，可通过修改参数适应不同预测需求。

摘要：本文提出了一种结合时间卷积网络(TCN)和双向门控循环单元(BiGRU)的混合预测算法(TCN-BiGRU)，用于解决传统RNN在处理长序列时的梯度问题。该算法通过TCN捕捉多尺度特征，BiGRU获取双向时序信息，并详细介绍了从数据预处理、网络构建到模型训练评估的全流程。附带完整Python代码实现，支持CSV/Excel数据输入，包含数据标准化、模型训练和早停机制等功能，适用于电力负荷、风电场功率等多种时序预测任务。

本文提出了一种TCN-GRU混合神经网络模型用于时间序列预测。该模型结合了时间卷积网络(TCN)的多尺度特征提取能力和门控循环单元(GRU)的长期依赖学习能力，能有效处理复杂时序模式。文章详细介绍了模型构建流程，包括数据准备、预处理、网络构建、训练和评估等步骤，并提供了完整的Python实现代码。代码支持csv和excel格式数据集，可进行单/多输入、单/多步预测，包含详细中文注释。实验结果表明该模型在时序预测任务中表现良好，相关资源可供下载。

本文提出BiTCN-GRU算法，结合双向时间卷积网络和门控循环单元的优势，以解决传统时序预测模型在捕捉长期依赖和局部特征方面的不足。算法流程包括数据准备、预处理、网络构建、模型训练与评估。代码提供完整实现，支持csv/excel格式数据输入，包含数据读取、预处理、网络训练等功能模块，可实现多特征输入和多步预测。实验结果表明该模型能有效提升预测准确性。资源包含完整代码和示例数据。

本文提出了一种结合双向长短期记忆网络(BiLSTM)和注意力机制的时序预测算法BiLSTM-Attention。该方法通过BiLSTM双向学习序列信息，并利用注意力机制自动聚焦关键时间步特征，有效解决了传统方法难以捕捉长期依赖关系的问题。文章详细介绍了算法流程，包括数据准备、预处理、网络构建、模型训练与评估等步骤，并提供了完整的Python实现代码。代码支持多特征输入和多步预测，包含详细中文注释，可直接应用于电力负荷等时序数据的预测任务。实验结果表明，该方法显著提高了预测准确性。

本文提出了一种基于蜣螂优化算法(DBO)改进的LSTM-Attention神经网络模型(DBO-LSTM-Attention)，用于时序预测任务。该方法通过模拟蜣螂的四种行为模式（滚球、产卵、幼虫觅食和偷窃）来优化LSTM-Attention的关键超参数，包括学习率、神经元数量和批次大小。实验结果表明，该算法能有效提高预测精度和训练效率。文中提供了完整的Python实现代码，支持CSV/Excel格式数据输入，包含数据预处理、模型构建、参数优化和性能评估等完整流程，可用于电力负荷等多领域预测任务。

摘要：本文提出了一种结合变分模态分解(VMD)与LSTM神经网络的VMD-LSTM算法，用于提高复杂时序数据的预测精度。该方法首先利用VMD将原始信号分解为多个本征模态函数(IMF)，然后分别对每个IMF分量建立LSTM预测模型，最后通过重构各分量预测结果获得最终输出。实验表明，该算法能有效处理多尺度特征和噪声数据，显著提升预测性能。文中提供了完整的Python实现代码，支持CSV/Excel数据输入，包含数据预处理、模型训练和评估等完整流程。

本文提出了一种结合时间卷积网络(TCN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合预测算法(TCN-LSTM)，用于解决传统时间序列预测方法在捕捉长期依赖和局部特征方面的不足。该算法利用TCN的并行计算能力和LSTM的序列建模优势，通过五步流程实现：数据准备、预处理、网络构建、模型训练和评估。代码示例展示了数据读取、特征提取、归一化处理及模型训练过程，支持多种输入输出模式。实验结果表明，该混合模型能有效提升时序预测性能，适用于电力负荷、风电场功率等多种应用场景。

本文提出了一种结合卷积神经网络(CNN)与双向门控循环单元(BiGRU)的CNN-BiGRU算法，用于解决传统时序预测方法在非线性时间序列处理中的局限性。该方法通过数据预处理、网络构建(包含输入层、卷积层、池化层、双向GRU层和输出层)、模型训练(采用MSE损失和Adam优化器)和评估等步骤实现预测。文章提供了完整的Python代码实现，支持CSV/Excel数据输入，包含数据读取、特征提取、归一化处理和模型训练等功能。实验结果表明，该算法能有效处理时序预测任务，代码注释清晰，用户只需替换数据集即可运行。

本文提出了一种CNN-GRU混合神经网络模型用于时序预测，结合了CNN提取局部特征和GRU捕捉长期依赖的优势。文章详细介绍了模型构建流程：数据准备、预处理、网络构建（含输入层、卷积层、池化层、GRU层和输出层）、模型训练（采用MSE损失和Adam优化器）及评估方法。提供了完整的Python实现代码，支持csv/excel数据格式，包含数据读取、特征提取、归一化处理和模型训练等步骤，可实现单/多输入与单/多步预测。代码注释清晰，用户只需替换数据集即可运行，适用于电力负荷等多种时序预测场景。

摘要：本文提出了一种结合双向时序卷积网络(BiTCN)和LSTM的BiTCN-LSTM混合模型，用于解决传统时序预测模型在捕获多尺度特征和长短期依赖关系方面的不足。该模型通过双向TCN提取多尺度特征，结合LSTM处理序列依赖关系，实现了高效的并行预测。文中详细介绍了数据预处理、网络构建、模型训练和评估的完整流程，并提供了可灵活调整的Python代码实现，支持单/多输入、单/多步预测等多种应用场景。实验结果表明，该混合模型在时序预测任务中能有效平衡计算复杂度与预测精度。

本文提出了一种CNN-BiLSTM-Attention混合模型用于电力负荷等多特征时序预测。该模型结合CNN的局部特征提取能力、BiLSTM的双向时序处理优势以及注意力机制的关键信息筛选功能，有效解决了传统RNN/LSTM模型在长时序预测中存在的问题。文章详细介绍了模型构建流程，包括数据预处理、网络结构设计（输入层、CNN层、BiLSTM层、注意力层和输出层）、训练评估方法等，并提供了完整的代码实现，支持单/多输入、单/多步预测任务。实验结果表明，该混合模型通过"局部模式+双向序列+动态注意力&q

摘要：提出一种CNN-BiLSTM混合模型，通过CNN提取局部时域特征，BiLSTM捕获长序列依赖关系，实现多特征多步时间序列预测。模型采用数据预处理、滑动窗口采样和Adam优化器训练，支持csv/excel格式输入。实验表明该方法有效解决了传统RNN/LSTM在突变敏感性和长程依赖方面的不足，代码注释清晰，可直接替换数据集运行。

本文提出CNN-LSTM组合模型用于电力负荷等多变量时序预测。该模型融合卷积神经网络(CNN)的局部特征提取能力和长短期记忆网络(LSTM)的时序依赖建模优势，通过一维卷积和池化提取局部模式，再由LSTM聚合长期依赖信息。实验采用80%数据作为训练集，剩余20%作为测试集，通过数据预处理、网络构建、模型训练和评估等步骤。代码提供完整实现，支持csv/excel数据格式，包含数据读取、归一化、三维重塑等功能，可实现多输入多步预测。结果显示该模型能有效提升预测精度和泛化性能。

摘要：本文提出基于双向长短期记忆网络（BiLSTM）的电力负荷预测方法，通过正反向双通道编码有效捕捉时序特征的长期依赖关系。算法流程包括数据预处理、网络构建（含双向LSTM层）、模型训练（采用MSE损失和Adam优化器）及评估。代码支持多特征输入/多步预测，提供完整数据加载、归一化和三维数据重塑实现，用户只需替换CSV/Excel格式数据集即可运行。实验结果表明该方法能显著提升预测精度，适用于连续数值型时序预测任务。

本文介绍了BiTCN-BiLSTM时序预测算法，该算法结合双向时间卷积网络(BiTCN)和双向长短期记忆网络(BiLSTM)，通过滑动窗口构造监督样本，利用双向扩张卷积提取多尺度局部时序特征，并融合LSTM的长程依赖能力，实现对风电功率等复杂动态模式的多步预测。文中详细阐述了算法的数据预处理、网络构建、模型训练与评估流程，并提供了包含完整中文注释的Python代码示例，支持csv/excel格式输入数据的多特征多步预测任务。实验结果表明，该混合网络结构能有效提升时序预测的准确性和外推能力。

摘要：该资源提出了一种BiTCN-BiGRU复合时序预测算法，通过结合双向时间卷积网络和双向GRU，有效解决了传统RNN在长时依赖和多步预测中的局限性。算法包含数据预处理、网络构建、麻雀算法优化和模型评估等步骤，配套的MATLAB代码提供详细注释，支持Excel数据集输入。实验结果表明，该方法在多变量时序预测任务中表现出色，显著提升了预测精度和泛化能力。