Python数据分析中的异常检测与处理方法
在Python数据分析中，异常数据是一个常见但又十分重要的问题。本文将介绍几种常见的异常检测与处理方法，包括基于统计学方法、机器学习方法以及深度学习方法。通过对异常数据的有效检测与处理，可以提高数据分析的准确性和可信度，从而更好地指导业务决策。
基于WOA优化的CNN-GRU-Attention的时间序列回归预测matlab仿真
使用MATLAB2022a，结合WOA优化算法调整了CNN-LSTM-Attention模型的超参数。WOA仿照鲸鱼捕食策略解决优化问题，提升时间序列预测准确性。模型先用CNN提取局部特征，接着LSTM处理长期依赖，最后注意力机制聚焦相关历史信息。优化前后效果对比图显示，预测性能显著改善。代码中展示了WOA优化的网络训练及预测过程，并绘制了预测值与真实值的比较图表。