基于GRU-Attention的预测模型

基于GRU-Attention的预测模型是一种基于神经网络的时间序列预测模型。GRU（Gated Recurrent Unit）是一种循环神经网络，它是LSTM（Long Short-Term Memory）的简化版本，它能够有效地处理序列数据。Attention机制可以使模型更加关注序列中重要的部分，从而提高预测准确率。

具体地说，该模型由一个GRU层和一个Attention层组成。GRU层用于对序列数据进行编码，获取序列中的关键信息；Attention层用于对编码后的序列进行加权处理，使得模型更加关注重要的信息。在预测时，模型会根据历史数据预测未来的数值。