MATLAB
实现基于
TCN-GRU-ABKDE-Attention
时间卷积门控循环单元（
TCN-GRU
）结合自适应带宽核密度估计（
ABKDE
）和注意力机制进行多变量回归区间预测
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随着信息技术和人工智能的快速发展，时间序列预测作为数据科学领域的重要研究方向，受到了广泛关注。时间序列预测在金融市场、能源消耗、气象预报、交通流量以及工业生产等多个领域发挥着关键作用。尤其是在多变量时间序列预测任务中，如何有效挖掘数据的时序动态特征与变量间的内在关联，成为提升预测精度和稳定性的关键。近年来，深度学习技术的发展，特别是循环神经网络（RNN）及其变种如门控循环单元（GRU）、长短期记忆网络（LSTM）等，为时间序列建模带来了新的突破。然而，传统RNN结构在捕捉长距离依赖和多尺度时间特征方面仍存在一定局限。
时间卷积网络（Temporal Convolutional Network，TCN）作为一种基于卷积的序列模型，以其良好的并行计算能力、长时依赖捕捉和稳定训练特性，逐渐 ...