Python
实现基于
BO-Transformer-GRU
贝叶斯优化算法（
BO）优化Transformer-GRU
组合模型进行多变量时间序列预测的详细项目实例
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在当今大数据时代，越来越多的行业与领域中，多变量时间序列数据的大规模采集与积累，为精确预测和智能分析提供了有效的数据基础。多变量时间序列预测作为关键的数据挖掘技术，已广泛应用于金融市场分析、天气气象预报、智能电网运维、工业设备健康监测、智能交通流量管理等领域。通过对多变量、多维度的时序数据进行科学建模与合理预测，不仅能够挖掘出隐藏的复杂动态演变规律，还为实际生产和智能决策提供强有力的支持。
然而，真实世界中的多变量时间序列往往存在数据高维、变量间非线性强依赖、动态时变、噪声扰动及缺失情况等挑战。这些因素显著提升了建模复杂度以及预测精度的要求。传统的统计方法如ARIMA、VAR等，在复杂输入空间下表现出明显的局限性，难以捕捉变量之间的长期与非线性交互关系，预测效果不尽理想。针对这 ...