目录
MATLAB实现基于CEEMDAN-VMD-GRU-Attention双重分解+门控循环单元+注意力机制多元时间序列预测的详细项目实例 1
项目背景介绍 1
项目目标与意义 2
项目挑战 2
项目特点与创新 3
项目应用领域 3
项目效果预测图程序设计 4
项目模型架构 5
项目模型描述及代码示例 5
项目模型算法流程图设计 6
项目目录结构设计及各模块功能说明 7
项目部署与应用 8
项目扩展 11
项目应该注意事项 11
项目未来改进方向 12
项目总结与结论 12
程序设计思路和具体代码实现 13
第一阶段：环境准备 13
数据准备 14
第二阶段：设计算法 15
第三阶段：构建模型 16
第四阶段：评估模型性能 17
第五阶段：精美GUI界面 18
第六阶段：防止过拟合 21
完整代码整合封装 23
多元时间序列预测是现代数据科学中的一个重要研究课题，广泛应用于金融、气候、工业、交通等多个领域。随着互联网和物联网的发展，获取到的数据量急剧增加，且数据的时序特征更加复杂，如何提高预测的精度和效率，成为了各行各业面临的一个重要挑战。传统的时间序列预测方法（如自回归模型AR、移动平均模型MA等）虽然在简单的时序预测中取得了一定的成功，但在面对复杂的、非线性、动态变化的多元时间序列时，其效果往往不尽如人意。因此，采用深度学习方法，尤其是基于神经网络的方法，逐渐成为了研究的热点。
在众多神经网络模型中，循环神经网络（RNN）及其变种，如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），在处理时间序列数据时表现出了较好的性能。它们能够捕捉到时间序列中的时序依赖关系。然而，时间序列数据本身具有多样性和复杂性，存在多尺度、噪声、趋势等成分，单一的网络模型往往难以处理这些复杂性。因此，如何将多种算法有机地结合起来，进行有效的多重信息融合，成 ...