Python
实现基于
GRU-ABKDE-MHA
门控循环单元（
GRU）结合自适应带宽核密度估计（
ABKDE
）融合多头注意力机制（
MHA）进行多变量回归区间预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
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多变量回归区间预测是现代数据科学和机器学习中的重要研究方向，广泛应用于金融风险管理、智能制造、气象预报、医疗诊断等领域。传统的回归模型通常关注点估计，无法有效描述预测结果的不确定性，而区间预测能够提供更丰富的信息，使得决策过程更加稳健和可信。近年来，随着深度学习的迅速发展，循环神经网络（RNN）特别是门控循环单元（GRU）因其对时间序列数据的强大建模能力，成为多变量时序预测的核心方法之一。然而，单纯的GRU模型在处理复杂的非线性关系和预测不确定性方面仍存在不足。
为增强模型的表达能力和预测的准确性，集成自适应带宽核密度估计（ABKDE）与多头注意力机制（MHA）成为一种创新的 ...