Matlab
实现CNN-GRU-Attention-Adaboost
卷积门控循环单元注意力机制结合
AdaBoost
多变量时间序列预测的详细项目实例
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随着信息技术和数据科学的飞速发展，时间序列预测在多个领域中扮演着越来越重要的角色。特别是对于多变量时间序列的预测，如何更准确地捕捉数据中的复
杂模式和趋势，成为研究的重点。传统的时间序列预测方法，如ARIMA（自回归积分滑动平均）和SVM（支持向量机），已经无法满足现代复杂数据集的需求，特别是在处理非线性、长期依赖和动态变化的情况下。随着深度学习的发展，卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等方法在时间序列预测中逐渐占据了主导地位。与此同时，Attention机制的引入以及集成学习方法如AdaBoost的使用，也极大地增强了模型的预测能力。
卷积神经网络（CNN）能够从原始数据中提取出有效的局部特征，对于时序数据中的短期依赖具有显著的优势；而循环神经网络（GRU，门控循环单元）则能够捕捉到时间序列中的长期依赖， ...