MATLAB
实现基于
GRU-ABKDE-Attention
门控循环单元（
GRU）结合自适应带宽核密度估计（
ABKDE
）和注意力机制进行多变量回归区间预测的详细项目实例
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随着人工智能和大数据技术的快速发展，多变量时间序列数据在金融、气象、能源、医疗等众多领域中的应用越来越广泛。准确预测多变量时间序列的区间范围对于决策支持和风险管理具有重要意义。传统的时间序列预测方法往往注重点估计，忽略了预测的不确定性，这在实际应用中往往带来风险，尤其是在复杂动态环境中，不确定性信息的准确捕捉尤为关键。
门控循环单元（GRU）作为一种高效的循环神经网络结构，因其结构简洁且能够有效捕获序列数据的长期依赖性而广受关注。GRU通过门控机制抑制梯度消失问题，提升了模型对时间序列非线性特征的学习能力。然而，GRU在标准形式下难以直接对预测区间进行建模，且对于噪声分布的自适应估计能力有限。
自适应带宽核密度估计（ABKDE）技术提供了一种无参数化的概率密度估计方法，通过动态调整核函数的带宽， ...