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雷达卡
Matlab
实现Transformer-GRU
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）
在近年来，时间序列预测作为机器学习中的一项重要任务，在多个领域得到了广泛的应用，尤其在金融、气象、能源、交通等领域中尤为重要。时间序列数据不仅具有序列的时间依赖性，而且往往还受到各种因素的影响，如外部环境变化、季节性波动、突发事件等。因此，如何建立一个精确的时间序列预测模型，既能捕捉到这些时序数据的规律，又能应对多样的外部因素变化，一直是学术界和工业界关注的焦点。
传统的时间序列预测方法大多基于统计模型，如自回归移动平均模型（ARMA）、季节性ARIMA（SARIMA）等，这些方法在很多应用场景中表现出色。然而，随着数据规模的不断增大和复杂性的增加，传统方法往往难以应对高维、非线性和长时间跨度的数据。因此，深度学习技术的引入为时间序列预测带来了新的希望。尤其是基于循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM）的模型，已经在时间序列预测任务中取得了显著的成果。
Transformer模型作为一 ...
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