Matlab
实现GRU-KDE
核密度估计多置信区间多变量回归区间预测的详细项目实例
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近年来，机器学习领域的研究不断深入，尤其在时间序列数据分析和回归问题的建模中取得了显著的进展。时间序列数据常常涉及多个变量（即多元时间序列），且这些变量之间存在复杂的相互关系。传统的回归分析方法，如线性回归或支持向量回归，虽然在某些情况下表现较好，但在处理复杂的非线性关系时往往力不从心。因此，发展更为先进的回归模型，以更好地捕捉时间序列中的非线性动态，是学术界和工业界都关注的一个重要问题。
在这个背景下，GRU（门控循环单元，Gated Recurrent Unit）网络被提出并应用于时间序列预测问题。GRU 是一种常见的循环神经网络（RNN）变体，它在传统 RNN 的基础上引入了门控机制，以解决长期依赖性问题。GRU 相较于 LSTM（长短期记忆网络）在模型结构上更为简洁，但同样能够高效地捕捉时间序列数据中的长期依赖性。这使得 GRU 在处理时间序列预测任务时，具有较强的适用性。
然 ...