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。

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

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

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

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

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。

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

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

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