基于CNN-GRU-Attention的时间序列预测：风电功率与电力负荷高精度预测实现

想做时间序列预测的朋友们，是风电功率和电力负荷预测的，最近发现一个挺有意思的代码资源，基于CNN、GRU和Attention模型，精度上相当不错，效果蛮好的。对于风电这种高波动的数据，传统的线性模型真的有点力不从心，试试这个混合模型，应该会有不错的表现。程序的结构简洁，代码也比较清晰，适合有一定前端或机器学习基础的开发者使用。Attention机制的加持，能让模型在预测时更关注关键的时间段，对数据变化比较敏感。GRU部分则可以长短期记忆，了多时间序列预测中的长期依赖问题。如果你正好有风电功率预测的需求，不妨试试这个方案，调试起来也不难，支持的数据预和模型训练步骤都清晰。至于具体的实现和训练，文档和相关资料也得蛮详细的。嗯，如果你想提高时间序列预测的精度，尤其是在风电领域，可以考虑直接上手这个程序，挺值得一试的。