Matlab
实现基于
QRLSTM-Attention
分位数回归长短期记忆神经网络注意力机制的时间序列区间预测模型的详细项目实例
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随着信息化时代的到来，时间序列数据无处不在，在各行各业中起着至关重要的作用。从股市行情、气象数据、能源消耗到销售预测，各类时间序列数据的有效预测已成为商业、工业和科研等领域不可或缺的工具。然而，传统的时间序列预测方法往往难以应对复杂、非线性、高维和多变的数据模式。因此，基于深度学习的时间序列预测模型，特别是长短期记忆网络（LSTM）及其衍生方法，得到了广泛应用和深入研究。
LSTM网络是一种特殊的递归神经网络（RNN），能够通过其独特的门控机制解决传统RNN在长时间序列中训练困难的问题。其优势在于能够自动捕捉长时间依赖关系，使得其在时间序列预测中具备了显著的优势。然而，LSTM也存在一些局限性，例如难以处理异质性特征和多维时间序列数据的复杂交互信息。
为了解决这些问题，近年来，许多改进的LSTM变体和模型得到了提出，其中，QRLSTM-At ...