内容概要：本文档详细介绍了一个基于时间卷积门控循环单元（TCN-GRU）结合自适应带宽核密度估计（ABKDE）的多变量回归区间预测项目。该项目旨在利用深度学习与非参数统计方法的结合，实现对多变量时间序列数据的高效建模和不确定性量化。文档首先介绍了项目背景、目标与意义，强调了高效捕捉时间依赖关系、多变量关联性建模、区间预测与不确定性量化等方面的重要性。接着，文档描述了项目面临的挑战及解决方案，包括复杂时序模式捕获、多变量间高维交互、区间预测不确定性估计、训练稳定性和计算效率、异常值和噪声干扰等问题。文档详细展示了项目模型架构，融合了TCN、GRU和ABKDE三个核心模块，形成了端到端的多变量时间序列回归与区间预测体系。此外，文档还提供了完整的代码实现，涵盖了从环境准备、数据处理、模型构建、训练调试到预测应用的全过程。最后，文档讨论了项目的应用领域、未来改进方向及总结。
适合人群：具备一定编程基础，尤其是对MATLAB有一定了解的研发人员和数据科学家。
使用场景及目标：①适用于需要处理多变量时间序列数据的场景，如工业智能制造、金融市场风险管理、能源负荷预测、气象预报、交通流量预测、医疗健康监测、供应链管理等；②旨在提升预测精度和置信度，为复杂系统的决策提供强有力的技术支持；③通过引入自适应带宽核密度估计技术，实现更精准的区间预测，增强模型对未来不确定性的响应能力。
其他说明：项目不仅在理论上创新性地融合了统计与深度学习方法，还在实践中提供了详细的代码实现和GUI设计，确保模型的易用性和可扩展性。