基于GA优化的CNN-GRU-Attention的时间序列

大家好，我是简简单单做算法。今天介绍基于遗传优化的CNN-GRU-Attention的时间序预测。

CNN-GRU-Attention模型主要通过卷积层、GRU层以及注意力机制结合得到一个混合深度学习网络模型，然后通过遗传算法进行优化。这里对比标准网络模型和基于遗传优化的网络模型，优化过程仿真非常慢，这里就不演示了。

最后运行完之后，两个算法的结果会保存到R1和R2里面，直接点击compared可以看到这么一个结果。优化之前看到预测值和真实值的差值较大，它的误差均值为3.5306，而通过GA优化之后，它的差值的均值是1.1218。在曲线上可以看到预测值和真实值也更加吻合。

演示完毕，谢谢大家。