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雷达卡
MATLAB
实现基于
CNN-GRU
卷积神经网络结合门控循环单元进行多变量时序预测的详细项目实例
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多变量时序预测是数据科学和机器学习领域中的一个重要任务，广泛应用于经济学、气象学、工业控制等领域。随着科技的进步和数据积累，时序数据的复杂性不断增加，传统的时间序列预测方法，如自回归（
AR）模型和滑动平均（
MA）模型，已无法满足多变和高维数据的预测需求。近年来，卷积神经网络（
CNN）和门控循环单元（
GRU）作为深度学习中的两大主流技术，在时序数据建模和预测上展现了巨大潜力。
CNN能够有效提取数据中的空间特征，而
GRU则擅长捕捉时间序列中的长期依赖关系。结合
CNN和GRU的优点，可以为多变量时序预测提供一种全新的解决方案。
随着深度学习技术的飞速发展，卷积神经网络（
CNN）在图像处理领域取得了突破性进展，并逐渐被应用到时序数据的处理上。
CNN能够自动提取数据中的局部模式，有助于提升预测模型的精度。同时，循环神经网络（
RNN）尤其是门控循环单元（
GRU） ...
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