Matlab
实现BO-Transformer-GRU
多变量时间序列预测的详细项目实例
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随着信息技术的飞速发展，各种数据的产生和采集速度也在逐步加快，特别是在物联网（IoT）以及智能设备的广泛应用下，越来越多的多变量时间序列数据被生成并需要进行有效的处理与分析。在各个行业中，时间序列数据的预测任务无处不在，如金融市场、能源需求预测、气象预测、交通流量预测等，如何通过这些时间序列数据预测未来的趋势和行为，成为了很多研究领域的重点。因此，针对时间序列数据的有效预测，尤其是多变量时间序列预测，成为了一个至关重要的研究课题。
传统的时间序列预测方法，如自回归移动平均（ARMA）、自回归积分滑动平均（ARIMA）等方法，通常只能处理单一变量的时间序列预测，并且假设数据的线性关系较强。然而，现实世界中的大多数时间序列数据呈现出非线性且复杂的关系，传统方法很难捕捉到这种复杂的模式。此外，随着数据量的增加，模型的性能要求也越来越高，因此，需要一种能够处理复杂非线性关系、捕捉多个时间序列 ...