Python实现基于GRU-MATT门控循环单元融合多头注意力进行多变量时间序列预测的详细项目实例
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随着科技的不断进步，人工智能在多个领域取得了显著的应用成果，尤其是在时序数据分析中，深度学习模型的表现愈加突出。多变量时间序列预测作为机器学习领域中的一个重要任务，涵盖了广泛的应用场景，如金融市场预测、气象预测、工业生产优化、健康监测等。其核心目标是根据历史数据中的时序特征，预测未来的数据值，进而为决策提供依据。尤其是在面对多个相互关联的变量时，如何高效地融合这些信息以提高预测精度，成为了一个关键问题。
长短期记忆（
LSTM
）网络和门控循环单元（
GRU）网络作为两种典型的循环神经网络（
RNN）结构，因其能够有效捕捉时间序列中的长短期依赖性，在时间序列预测中得到了广泛应用。然而，在实际应用中，传统的
RNN和其变种方法在处理多变量时序数据时，仍然存在一定的局限性。特别是在高维度特征的情况下，这些模型在学习复杂的变量间相互依赖时往往效果不佳，难以捕捉到重要的全局特征和局部 ...