内容概要：本文档详细介绍了一个基于时间卷积神经网络（TCN）、自适应带宽核密度估计（ABKDE）和注意力机制的多变量回归区间预测项目。该项目旨在解决传统时间序列预测方法难以捕捉复杂非线性动态关系及不确定性的问题。文档涵盖了从项目背景、目标、挑战到具体实现步骤的全流程，包括数据预处理、模型构建、训练调优、性能评估及GUI设计等方面。特别地，通过融合TCN的长程依赖捕捉能力、ABKDE的动态带宽调整和注意力机制的关键特征加权，模型不仅能生成精确的点预测，还能提供可靠的预测区间，适用于金融风险管理、智能制造设备监测、环境与气象预报等多个领域。
适合人群：具备一定编程基础，特别是熟悉MATLAB及机器学习算法的研发人员和数据科学家。
使用场景及目标：①掌握如何结合TCN、ABKDE和注意力机制进行多变量时间序列预测；②理解如何通过自适应带宽核密度估计提高预测区间的准确性和可靠性；③学习如何设计和实现高效的多变量回归区间预测系统，应用于金融、制造、环境等多个行业。
其他说明：此项目不仅提供了详细的理论讲解和技术实现细节，还附带完整的代码示例和GUI设计，帮助用户更好地理解和应用所学知识。此外，文档强调了模型训练过程中的注意事项，如数据预处理规范、模型参数调整策略等，确保用户能够顺利地将理论转化为实践。项目还讨论了未来的改进方向，如更深层次的多尺度特征融合、自适应注意力机制优化等，为后续研究提供了指引。