Python
实现基于
GRU-KDE
门控循环单元（
GRU）结合核密度估计（
KDE）进行多变量回归区间预测的详细项目实例
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多变量时间序列数据在金融、气象、能源和交通等众多领域中普遍存在。传统的时间序列预测多关注点估计，难以反映预测结果的不确定性和预测区间的合理性，尤其在多变量环境下，变量间复杂的依赖关系和非线性动态行为增加了建模难度。门控循环单元（GRU）作为一种改进的循环神经网络结构，具备较强的时间依赖捕获能力，且结构简单、训练效率高，因此在序列建模中被广泛采用。但GRU本身生成的预测多为点估计，难以给出置信区间或概率分布信息。核密度估计（KDE）作为一种非参数概率密度估计方法，能够从数据中估计出复杂的概率分布形态，适合构建预测的概率区间。
将GRU与KDE结合，能够利用GRU强大的序列特征提取能力来拟合多变量时间序列的动态模式，再借助KDE对GRU输出误差的概率分布进行非参数建模，从而实现多变量回归的区间预测。该结合不仅提升了预测准确度，还能够提供预测区间的置信 ...