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项目摘要 本项目实现了一个基于时间卷积网络(TCN)和门控循环单元(GRU)的混合深度学习模型，用于多特征时间序列分类预测。项目通过融合TCN的多尺度特征提取能力和GRU的时序建模优势，构建了一个高效准确的分类预测系统。 技术特点 采用膨胀卷积和因果卷积的TCN结构，有效捕捉长短期时序依赖关系 结合GRU门控机制，增强模型对复杂动态序列的理解能力 设计了完善的数据预处理流程，包括归一化、滑动窗口划
