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基于冠豪猪算法CPO（Correlation-Preservation Optimization）优化的时间卷积双向门控循环单元（Bidirectional Gated Recurrent Unit，BiGRU）融合注意力机制（Attention）的回归预测需要详细的实现和数据情况才能给出具体的示例代码。以下是一个基本的框架和描述，供您参考。

数据准备：
假设有多个输入特征 X1, X2, …, Xn 和一个目标变量 Y，形状分别为 (样本数, 特征数) 和 (样本数, 1)。
假设数据已经准备好，并且已经根据需要进行了预处理，例如标准化。
CPO优化：
CPO是一种用于优化模型的算法，旨在保留时间序列数据中的相关性信息。
使用CPO算法对输入特征 Xi 进行优化，以增强特征之间的相关性和模式的保留。
时间卷积双向门控循环单元（BiGRU）：
使用BiGRU来捕捉时间序列数据中的时序模式和依赖关系。
将优化后的输入特征 Xi 作为输入，构建BiGRU模型，可以根据数据的特点和需求设计具体的网络结构。
BiGRU可以包含一些双向GRU层和适当的激活函数和正则化方法。
注意力机制（Attention）：
使用注意力机制来对模型学习到的特征进行加权，以强调重要的特征和时刻。
将BiGRU的输出作为注意力机制的输入，构建注意力模型，可以根据数据的特点和需求设计具体的网络结构。
注意力机制可以包含一些注意力层和适当的激活函数和正则化方法。
模型集成和预测：
将注意力机制的输出与原始特征进行融合，例如使用加权平均或其他集成方法。
最终的预测结果即为集成后的输出，可以根据需要进行反向转换或后处理，得到最终的预测值。