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雷达卡
MATLAB
实现基于
TCN-Transformer-GRU
时间卷积神经网络（
TCN）结合Transformer-GRU
模型的多变量时间序列预测的详细项目实例
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在大数据时代，时间序列数据已经广泛应用于各种领域，如金融、气象、医疗健康、工业生产等。由于这些领域的数据具有很强的时序性和相关性，因此，如何高效、准确地预测未来的趋势和变化成为了一个重要的研究课题。传统的时间序列预测方法，如ARIMA、SARIMA等，尽管在某些情况下表现良好，但它们大多依赖于线性假设，难以处理复杂、非线性的时序数据。为了克服这些局限，深度学习方法在时间序列预测中逐渐占据了主导地位，特别是基于卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等模型的研究取得了显著进展。
本项目的研究目标是提出一种基于TCN-Transformer-GRU的多变量时间序列预测模型。TCN（时间卷积神经网络）具有处理时间序列数据的优势，能够有效捕捉序列中的长时依赖关系；Transformer以其自注意力机制，在序列 ...
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