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《MATLAB实现QRBiGRU双向门控循环单元分位数回归时间序列区间预测》
通过合成数据集的示例，验证了该方法的有效性与可行性。未来在更多复杂的数据集上进行测试与改进，以便提升模型的预测能力。可以捕捉时间序列数据中的特征，并提供其上下限的预测，从而为决策者提供更具参考价值的信息。最终，我们会有一个主程序来运行整个流程，包括数据生成、模型训练和预测。：进行网格搜索或贝叶斯优化，找到更优的超参数，如学习率、批大小等。：增加更多的隐藏层或更复杂的神经元结构，以捕捉更多的非线性特征。：引入更多的时间序列数据，尝试不同的数据预处理方法。的特性，增强模型对序列信息的理解。
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/143611994
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双向门控循环单元（BiGRU）
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WOA-CNN-BiLSTM鲸鱼算法优化卷积双向长短期记忆神
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Attention-GRU
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CNN-BiGRU-Attention
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SO-CNN-BiGRU蛇群算法优化卷积双向门控循环单元
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DBN-SVM深度置信网络结合支持向量机
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CNN-BiLSTM卷积双向长短期记忆神经网络
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BiTCN-BiGRU-Attention
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SSA-XGBoost(麻雀算法优化极限梯度提升树)
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