Matlab
实现TCN-GRU
时间卷积神经网络结合门控循环单元多输入多输出预测的详细项目实例
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随着深度学习和人工智能技术的飞速发展，时间序列预测在各个领域变得愈发重要，尤其是在工业、金融、气象、交通、医疗等领域。时间序列数据具有时间依赖性和历史依赖性，传统的预测方法往往难以捕捉这些复杂的非线性关系。为了提高时间序列预测的准确性，基于深度学习的模型逐渐成为主流。而在众多的深度学习方法中，时间卷积神经网络（
TCN）和门控循环单元（
GRU）模型因其在时间序列处理上的优势，成为了研究的热点。
TCN具有长时间依赖的建模能力，能够有效捕捉时序数据的长期依赖关系；而
GRU则是一种相对简单的循环神经网络（
RNN）结构，能够快速收敛，处理序列数据时表现优异。将这两种模型结合，能够在时间序列预测中实现更好的性能。
本项目旨在通过结合
TCN和GRU，构建一种多输入多输出的时间序列预测模型。该模型通过
TCN模块提取时间序列中的时序特征，再利用
GRU模块捕捉序列数据的长期依赖关 ...