MATLAB
实现基于
CNN-GRU-Attention
卷积门控循环单元融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例
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多变量时序预测在金融、气象、智能制造、医疗监测等领域扮演着关键角色。随着传感器数据量的爆炸式增长及复杂动态系统的普遍存在，传统的单变量或浅层模型在准确捕捉变量间复杂非线性关系方面显得力不从心。卷积神经网络（
CNN）因其在局部特征提取和空间信息处理上的优势被引入时序数据分析，而门控循环单元（
GRU）则有效解决了长序列依赖的梯度消失问题，增强了时序特征捕捉能力。引入注意力机制能够动态调整模型对不同时间步和变量重要性的关注，显著提升模型的预测精度和解释能力。基于
CNN-GRU
与注意力机制的融合模型能够综合利用空间特征、时间依赖及权重分配优势，适合处理多变量复杂时序数据，提供更精细的预测结果和鲁棒性。
然而，多变量时序数据往往存在噪声干扰、多尺度变化和变量间非线性耦合，这些特点给预测模型设计带来了巨大挑战。结合
CNN的局部特征提取、
GRU的时间序 ...