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雷达卡
MATLAB
实现基于
TCN-GRU-Attention
时间卷积门控循环单元（
TCN-GRU
）结合注意力机制进行多变量回归区间预测
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随着信息技术和工业自动化的高速发展，时间序列数据在多个领域的重要性日益凸显，尤其在金融、气象预测、智能制造、能源管理及医疗健康等多变量复杂系统中，时间序列的高精度预测已成为核心研究方向。多变量回归区间预测旨在不仅预测未来时间点的值，还给出预测值的置信区间或不确定区间，这对于决策制定与风险管理尤为关键。传统的时间序列预测方法大多侧重于点预测，忽视了预测的区间信息，难以满足实际应用中对预测可靠性和风险评估的需求。
近年来，深度学习技术为时序预测带来了革命性突破，尤其是卷积神经网络（CNN）与循环神经网络（RNN）相结合的模型表现出优异的特征提取与时序建模能力。时间卷积网络（TCN）因其良好的并行性、长序列建模能力及稳定性，被广泛应用于序列数据处理。门控循环单元（GRU）则因其结构简洁、性能优异，成为捕获时序依赖关系的经典方法。与此同时，注 ...
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