Python
实现基于
CNN-BiGRU-ABKDE-MHA
卷积双向门控循环单元结合自适应带宽核密度估计（
ABKDE
）融合多头注意力机制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、工业制造、智能交通等众多领域中广泛存在，准确预测其未来走势不仅有助于优化决策流程，还能显著提升系统稳定性和经济效益。传统的单变量预测方法往往忽略变量间的复杂依赖关系和非线性动态特征，导致预测精度不足。深度学习的兴起为处理多变量时序数据提供了强大工具，尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）的结合，能够有效捕捉局部时空特征及序列长短期依赖。然而，在实际应用中，纯粹依赖神经网络模型难以给出预测的不确定性估计，而这对于风险敏感型应用极为关键。
基于此，本文设计了一种融合CNN-BiGRU（双向门控循环单元）、自适应带宽核密度估计（ABKDE）和多头注意力机制（MHA）的多变量回归区间预测模型。CNN模块负责提取多变量时间序列的局部时序模式，BiGRU捕获数 ...