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雷达卡
MATLAB
实现基于
GRU-Transformer
门控循环单元（
GRU）结合Transformer
编码器进行多变量时间序列预测的详细项目实例
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在当今数据驱动的时代，时间序列数据作为一种广泛存在且极具价值的结构化数据类型，在金融市场、气象预测、智能制造、能源管理、医疗监测等诸多领域扮演着关键角色。多变量时间序列数据不仅包含了多个相关联的指标随时间的演变信息，还隐含了变量间复杂的动态交互和非线性关系。如何准确地挖掘这些时序数据的内在规律，实现对未来趋势的精准预测，成为数据科学与人工智能领域的重要研究课题。
传统的时间序列预测方法，如ARIMA、指数平滑等，虽然在单变量数据分析中表现良好，但面对多变量数据时，常因模型的线性假设及对变量间复杂依赖建模能力不足，导致预测性能受限。近年来，深度学习技术的兴起，为解决多变量时间序列预测的难题提供了全新的思路。尤其是循环神经网络（RNN）及其变种如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），因其在序列建模上的优势，成为主 ...
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