MATLAB
实现基于分位数回归的
Bayes-GRU
多变量时序预测的详细项目实例
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随着数据科学和机器学习的快速发展，时序预测成为许多实际问题中的关键任务，尤其在金融、气候、制造业等多个领域。时序数据本身往往具有复杂的动态特性，包括周期性、趋势性和随机性等，传统的时间序列预测方法（如ARIMA、指数平滑法等）往往难以捕捉这些复杂的规律。近年来，深度学习模型，特别是长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），在时序数据建模和预测中表现出了强大的能力。GRU与LSTM的不同之处在于其结构更加简洁，计算效率更高，适合大规模数据集的处理。
然而，GRU虽然在很多领域中展现了优异的表现，但其在多变量时序预测中仍存在一些挑战。例如，传统的GRU模型往往忽略了不同时间点的数据分布变化，导致预测结果的偏差较大。因此，近年来引入了基于分位数回归的方法，以提高预测结果的鲁棒性。分位数回归不仅能够提供传统回归方法所无法实现的分位数信息，还能够对异常值具有更强的鲁棒性。
为了进一步提高 ...