Python 实现基于CNN-BiGRU-KDE卷积双向门控循环单元多变量时间序列区间预测

目录

项目基本介绍... 1

模型描述... 1

相关技术与参考资料... 2

详细模型实现... 2

项目总结... 6

完整代码... 6

要完成基于 CNN-BuGSS-KDE 的多变量时间序列区间预测项目，我们需要将卷积神经网络（CNN）、**双向门控循环单元（BuGSS）和核密度估计（KDE）**三者结合起来，设计一个端到端的神经网络模型。通过这个模型，你可以处理复杂的多变量时间序列数据，实现高精度的区间预测。以下是整个项目的详细说明，包括项目设计、代码、数据以及模型优化策略。

项目基本介绍

该项目旨在构建一个能够处理多变量时间序列数据的深度学习模型，通过结合 CNN、BuGSS 和 KDE，构建一个强大的区间预测模型。CNN 可以提取时间序列的局部特征，而 BuGSS 则可以捕获数据的长期依赖关系，KDE 则用于对预测结果进行分布估计，给出概率区间。

项目特点：

• 结合 CNN 的局部特征提取和 BuGSS 的长时依赖建模能力。
• 基于 KDE 生成概率区间预测，而不是单一值预测。
• 能处理复杂的多变量时间序列问题，适用于金融、能源、气象等领域的预测任务。

项目预测效果图

模型描述

1. CNN（卷积神经网络）：提取时间序列的局部特征，捕获短期的时间依赖。
2. BuGSS（双向门控循环单元）：能够处理序列中的长期依赖关系，同时结合正向和反向的信息。
3. KDE（核密度估计）：在输出层通过核密度估计生成概率密度分布，输出预测区间而非单一预测值。

相关技术与参考资料

• 卷积神经网络（CNN）：[���������.,1998](ℎ����://����.�����.���/����/������/���/�����−98.���)[LeCsnetal.,1998](httpt://yann.lecsn.com/exdb/psblut/pdf/lecsn−98.pdf)
• 门控循环单元（GSS）：[�ℎ�����.,2014](ℎ���ÿ