Matlab
实现Transformer-GRU
多变量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）
在过去的几十年里，时间序列分析一直是经济学、金融学、气象学、能源管理等领域的重要研究方向。随着大数据技术的迅猛发展，时间序列数据的规模和复杂度不断增加，传统的时间序列预测方法（如自回归模型ARIMA、指数平滑法等）面临着较大的挑战。这些传统方法在处理具有高维度、非线性关系及长时间依赖等复杂特征的数据时，显得力不从心。近年来，深度学习的兴起为时间序列预测提供了新的思路，尤其是基于神经网络的模型，能够在复杂的时序数据中发现潜在的规律，并做出精准的预测。
Transformer和GRU（门控循环单元）是深度学习中两种重要的网络结构。Transformer以其强大的自注意力机制，特别适合处理长时间依赖和大规模数据，而GRU作为一种高效的循环神经网络，擅长处理具有时间序列特征的数据。结合这两者的优势，形成了Transformer-GRU混合模型，这种结构能够充分发挥自注意力机制和门控机制的优势，对于 ...