MATLAB
实现基于
CNN-GRU-Attention
卷积门控循环单元融合注意力机制进行多变量时序预测的详细项目实例
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多变量时序预测作为现代数据科学和人工智能领域的重要研究方向，广泛应用于金融市场分析、气象预测、工业设备故障预警、智能交通管理等多个领域。时序数据本质上具有时间依赖性和变量间复杂交互关系，传统统计方法如
ARIMA
、VAR模型难以捕捉非线性动态变化和多变量间复杂依赖，限制了预测精度和泛化能力。深度学习技术的发展为时序预测带来革命性突破，尤其是卷积神经网络（
CNN）、门控循环单元（
GRU）及注意力机制的结合，为复杂时序数据的特征提取和信息融合提供了强大工具。
CNN能有效挖掘局部时空特征，
GRU解决了长短期依赖问题，注意力机制则动态权衡不同时间步和变量的重要性，大幅提升模型对关键特征的捕捉能力。将
CNN、GRU与注意力机制深度融合，构建一体化网络架构，不仅能够提升多变量时序预测的准确度，还增强了模型的鲁棒性和适应性。本项目致力于设计和实现基于
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