Matlab
实现基于
BO贝叶斯优化
Transformer
结合GRU门控循环单元时间序列预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
：随着信息化和大数据时代的到来，时间序列预测已经成为各个行业中的核心任务之一。在金融、医疗、气象、交通等领域，时间序列数据的分析和预测能力至关重要。时间序列预测的准确性直接影响着决策的效果与效率。因此，如何提高时间序列预测的精度，成为了当前研究的一个重要方向。传统的时间序列预测方法多采用经典的统计模型，如ARIMA（自回归积分滑动平均模型）、ETS（指数平滑法）、以及各类基于回归分析的方法。这些传统方法虽然在一定程度上解决了时间序列预测问题，但随着数据量的增大和多样化，传统方法在复杂性和准确性上存在一定的局限性。
近年来，深度学习方法逐渐成为时间序列预测的主流方法。Transformer和GRU（门控循环单元）是近年来在时间序列预测中应用较广的两种深度学习模型。Transformer模型凭借其出色的全局信息捕获能力，尤其是在处理长时间序列数据时，展示了其强大的 ...