单变量单步时序预测：CNN-BiGRU卷积神经网络结合双向门控循环单元

预测效果

CNN-BiGRU卷积神经网络结合双向门控循环单元（BiGRU）是一种深度学习模型，广泛应用于时间序列预测领域。

CNN-BiGRU模型的基本结构与原理

CNN-BiGRU模型结合了卷积神经网络（CNN）和双向门控循环单元（BiGRU）的优势。CNN擅长提取空间特征，而BiGRU则擅长处理时间序列数据，能够捕捉长期依赖关系。这种组合模型在处理多维、多时序数据时表现出色。

• CNN部分：CNN通过卷积层和池化层提取输入数据的空间特征，适用于图像、信号等数据的特征提取。
• BiGRU部分：BiGRU是一种双向循环神经网络（RNN）的变体，能够同时处理序列数据的前向和后向信息，从而更全面地捕捉时间依赖关系。

应用场景与性能

CNN-BiGRU模型在多个领域展现出良好的性能，包括：

• 时间序列预测：在电力负荷预测、风电功率预测、光伏