本项目旨在基于CNN-BiLSTM-Attention混合模型进行时间序列预测，并在Python的Jupyter Notebook平台上实现。具体而言，研究构建了一个深度融合卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）与注意力机制（Attention）的预测模型，系统对比了LSTM、BiLSTM、CNN-BiLSTM以及CNN-BiLSTM-Attention四种模型在时序预测任务中的表现。该工作通过多层次模型对比，着重分析不同结构对预测精度的影响，为复杂时间序列预测问题提供了兼具局部特征提取、长程依赖建模与关键信息聚焦的集成解决方案。
从模型结构来看，CNN-BiLSTM-Attention通过分层协同机制深入挖掘时序内在模式：首先，CNN层凭借卷积核的局部感知能力，在滑动窗口中自动提取序列中的短期关键特征，如局部趋势、周期片段与突变点，有效过滤噪声并增强特征表示；其次，BiLSTM层通过前向与后向LSTM同步捕捉当前时刻的历史与未来上下文信息，突破传统单向循环神经网络的局限，从而更全面地建模季节性、趋势性等长程依赖关系；最后，注意力机制动态计算各时间步特征的权重，使模型能够自主聚焦于对预测目标贡献显著的关键时刻，如峰值、异常事件或趋势转折点，并通过加权聚合进一步优化特征表征，提升重要信息的利用率。
该组合模型在预测性能与适用性上体现出显著优势：其一，CNN与BiLSTM在功能上互补，前者擅长局部模式提取，后者强于长程依赖建模，二者结合能同时捕捉时间序列的短期波动与长期演变；其二，注意力机制的引入增强了模型对长序列的处理能力，通过动态权重分配抑制噪声干扰，聚焦关键信息，从而提升预测的鲁棒性与解释性；其三，模型对电力负荷、金融波动、气象数据等非平稳、多尺度时序数据具有良好的适应性，在多个实际场景中均表现出更高的预测精度与稳定性。相关方法已在风电功率预测、结构健康监测、交通流量预测等领域的文献中得到广泛验证与应用，显示出其较强的实用价值与拓展潜力。
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Training LSTM model...
LSTM Mean Squared Error: 1.839458703994751
Training BiLSTM model...
BiLSTM Mean Squared Error: 1.724195122718811
Training CNN-BiLSTM model...
CNN-BiLSTM Mean Squared Error: 1.612446904182434
Training CNN-BiLSTM-Attention model...
CNN-BiLSTM-Attention Mean Squared Error: 1.5371288061141968
