目录
Matlab实现QRCNN-GRU-Attention分位数回归卷积门控循环单元注意力机制时序区间预测的详细项目实例 1
项目背景介绍 1
项目目标与意义 1
项目挑战 2
项目特点与创新 3
项目应用领域 3
项目效果预测图程序设计 4
项目模型架构 4
项目模型描述及代码示例 5
1. 数据预处理与特征提取 5
2. QRCNN特征提取模块 6
3. GRU时序建模模块 6
4. 注意力机制模块 7
5. 分位数回归模块 7
6. 量化预测区间与模型评估 8
项目模型算法流程图 8
项目目录结构设计及各模块功能说明 9
项目部署与应用 10
项目扩展 13
项目应该注意事项 14
项目未来改进方向 14
项目总结与结论 15
程序设计思路和具体代码实现 15
第一阶段 15
第二阶段 17
第三阶段 19
第四阶段 19
第五阶段：精美GUI界面 21
第六阶段：防止过拟合与优化超参数 24
完整代码整合封装 26
在现代时序预测领域，数据量的增加与模型的复杂性为解决诸如区间预测、趋势预测等问题带来了前所未有的挑战。传统的时序预测方法，如自回归模型（AR）和移动平均模型（MA），虽然在某些情况下表现较好，但在面对高维复杂的时序数据时却往往力不从心。随着深度学习的崛起，卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）等模型已被广泛应用于时序数据的建模与预测，但它们仍然存在处理长时间依赖、捕获非线性关系等问题的局限。
近年来，基于卷积门控循环神经网络（QRCNN-GRU）结合注意力机制的模型在多种复杂的时序预测任务中展示了巨大的潜力。QRCNN-GRU结合了卷积神经网络（CNN）的局部特征提取能力与门控循环单元（GRU）的长期依赖建模能力，而加入的注意力机制能够增强模型对重要特征的关注，从而提升预测效果。特别是在做分位数回归时，通过对不同分位数的预测，能够更好地对不确定性进行建模，提供更加全面的预测结果。
本项目旨在通过结合QRCNN、GRU ...