MATLAB
实现基于
EMD-GRU
时间序列预测（
EMD分解结合
GRU门控循环单元）的详细项目实例
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随着现代科技的飞速发展，尤其是在大数据、人工智能以及机器学习领域的突破，时间序列分析和预测逐渐成为了众多行业中的关键问题。时间序列数据广泛存在于各类实际应用中，例如金融市场的股市数据预测、气象数据的天气预测、物联网设备的数据采集等。准确的时间序列预测对于决策支持、资源调度、库存管理等具有极其重要的意义。然而，时间序列数据通常具有复杂的非线性和多变的趋势，传统的时间序列分析方法，如自回归移动平均模型（ARMA）、长短期记忆网络（LSTM）等，虽然在某些场合取得了较好的效果，但仍然存在预测误差较大、模型训练时间较长等问题。因此，提出一种结合经验模态分解（EMD）与门控循环单元（GRU）的时间序列预测方法，不仅能够提高预测精度，还能更好地应对时间序列数据中的复杂性和动态特性。
经验模态分解（EMD）是一种自适应的信号处理方法，能够将复杂的非线性时间序列分解为若干具有不同时 ...