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雷达卡
MATLAB
实现基于
GRU-ABKDE
门控循环单元（
GRU）结合自适应带宽核密度估计（
ABKDE
）进行多变量回归区间预测的详细项目实例
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近年来，随着信息技术的迅猛发展和大数据时代的到来，多变量时间序列数据在金融、能源、交通、环境监测、医疗健康等领域得到了广泛的应用。如何对这些复杂且高维的动态数据进行准确有效的预测，成为数据科学和人工智能领域的重要研究方向。传统的单变量预测方法无法满足多变量数据中变量间复杂依赖关系的建模需求，且在预测不确定性及区间估计方面表现有限。为此，研究基于深度学习的多变量序列预测方法，尤其是能够反映预测结果不确定性并给出区间估计的技术，变得尤为重要。
门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）作为一种改进的循环神经网络结构，凭借其门控机制有效地解决了传统RNN中梯度消失和梯度爆炸的问题，能够较好地捕捉时间序列中的长短期依赖关系。然而，单纯基于GRU的点预测方法无法全面反映预测结果的分布特征，难以满足对风险控制和决策 ...
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