MATLAB
实现基于
KAN网络结合门控循环单元（
GRU）时间序列预测的详细项目实例
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随着数据科学和机器学习技术的发展，时间序列预测在各个领域中的重要性愈加凸显。无论是金融市场的股市预测，还是环境监测中的气象预测，抑或是工业生产中的需求预测，时间序列数据的准确预测对于决策支持系统至关重要。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）和ARIMA（自回归积分滑动平均模型）等，虽然在某些场景下能提供合理的预测结果，但它们的性能常常受限于模型的假设和对数据线性特征的依赖。对于更为复杂和非线性的时间序列数据，传统方法显得力不从心。
近年来，随着深度学习的发展，基于神经网络的时间序列预测方法成为研究的热点。特别是门控循环单元（GRU）和长短期记忆网络（LSTM）等深度学习模型，凭借其强大的时序数据建模能力，已经在许多时间序列预测任务中取得了显著的成果。然而，尽管这些方法在时间序列预测中表现优异，它们仍然面临一些挑战，例如如何有效捕捉数据的高维度和复杂性，以 ...