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雷达卡
MATLAB
实现基于
CEEMDAN-VMD-GRU-Attention
双重分解
+门控循环单元
+注意力机制多元时间序列预测的详细项目实例
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GUI设计和代码详解）
多元时间序列预测是现代数据科学中的一个重要研究课题，广泛应用于金融、气候、工业、交通等多个领域。随着互联网和物联网的发展，获取到的数据量急剧增加，且数据的时序特征更加复杂，如何提高预测的精度和效率，成为了各行各业面临的一个重要挑战。传统的时间序列预测方法（如自回归模型AR、移动平均模型MA等）虽然在简单的时序预测中取得了一定的成功，但在面对复杂的、非线性、动态变化的多元时间序列时，其效果往往不尽如人意。因此，采用深度学习方法，尤其是基于神经网络的方法，逐渐成为了研究的热点。
在众多神经网络模型中，循环神经网络（RNN）及其变种，如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），在处理时间序列数据时表现出了较好的性能。它们能够捕捉到时间序列中的时序依赖关系。然而，时间序列数据本身具有多样性和复杂性，存在多尺度、噪声、趋势等成分 ...
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