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雷达卡
MATLAB
实现基于
TCN-BiGRU
时间卷积神经网络结合双向门控循环单元进行多输入单输出回归预测的详细项目实例
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在当今数据驱动的时代，时间序列数据的预测在金融、能源、交通、医疗等众多领域扮演着关键角色。传统的时间序列预测方法多依赖于线性模型，难以捕捉数据中的非线性动态特征，导致预测准确率不高。深度学习技术的发展为时序数据的建模与预测提供了强大的工具，尤其是卷积神经网络（
CNN）和循环神经网络（
RNN）的结合，显著提升了模型对时序特征的捕捉能力。时间卷积网络（
Temporal Convolutional Network, TCN
）凭借其因果卷积结构和长记忆特性，能够有效捕获序列中长距离依赖，而双向门控循环单元（
BiGRU
）则通过前后双向的信息融合，增强了对时间序列前后关联性的理解。
本项目聚焦于基于
TCN与BiGRU
的深度神经网络构架，针对多输入单输出的回归任务，设计一种高效且稳定的预测模型。该模型不仅融合了时间卷积的并行化优势，也结合了双向循环结构 ...
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