MATLAB
实现基于
TCN-GRU
时间卷积神经网络结合门控循环单元进行多变量回归区间预测的详细项目实例
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随着人工智能和深度学习技术的飞速发展，时间序列数据的建模与预测成为诸多领域的核心任务。特别是在多变量时间序列预测中，准确地捕捉时间依赖关系和变量间的复杂交互，对于金融市场分析、气象预测、工业控制、智能交通和医疗健康等实际应用场景至关重要。传统的时间序列预测方法，如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）和其组合（ARMA、ARIMA）虽然在单变量预测上表现良好，但难以处理非线性、多变量以及长时间依赖特征。此外，这些传统方法在面对大量数据和高维特征时，缺乏强大的表达能力和适应性，导致预测性能有限。
近年来，深度神经网络，尤其是循环神经网络（RNN）及其改进版本长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），因其优异的序列数据建模能力，成为时间序列预测的主流方法。然而，RNN类模型在处理长序列时容易遭遇梯度消失和计算效率低下等问题。为了克服这些不足，时间卷积网络（ ...