MATLAB
实现基于
GRU-Attention
门控循环单元（
GRU）融合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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多变量回归区间预测作为统计学与机器学习领域的重要研究方向，正逐渐成为时间序列分析、金融风险管理、环境监测、工业控制等多个领域的核心技术。传统的多变量回归往往关注点估计，即给出某一时刻或区间的预测值，但忽略了预测结果的置信区间或不确定性范围。而区间预测通过同时估计预测结果的上下界限，能够更全面地反映模型预测的置信度及风险，因而在实际应用中具有更强的解释力和实用价值。
近年来，深度学习尤其是循环神经网络（RNN）在时间序列建模中表现出极高的能力。门控循环单元（GRU）由于其简洁的结构与高效的计算性能，成为了广泛采用的循环神经网络变体之一。GRU通过门控机制有效缓解了传统RNN的梯度消失问题，能够捕捉序列中的长期依赖关系。但单纯依靠GRU的序列建模能力，仍存在无法动态调整不同时间步重要性的局限。
注意力机制的引入为序列模型带来了革命性的提升。通过赋予模 ...