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CNN-GRU-ABKDE区间预测，基于卷积神经网络-门控循环单元GRU结合自适应带宽核函数密度估计的多变量回归区间预测（点预测+概率预测+核密度估计）
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CNN-GRU-ABKDE区间预测，基于卷积神经网络-门控循环单元GRU结合自适应带宽核函数密度估计的多变量回归区间预测（点预测+概率预测+核密度估计） Matlab语言程序已调试好，无需更改代码直接替换Excel运行！ 1.LSTM可以定做BILSTM/GRU/BIGRU/CNN-LSTM/CNN-BILSTM/CNN-GRU/CNN-BIGRU/CNN-LSTM-Attention/CNN-BILSTM-Attention/CNN-GRU-Attention/CNN-BIGRU-Attention结合自适应带宽核函数ABKDE密度估计的多变量回归区间预测. 2.自适应带宽核函数密度估计允许在每个数据点周围使用不同的核函数带宽，自适应带宽能够更好地匹配局部密度变化，因此它通常能够减少估计误差，特别是在数据密度变化较大的区域。相比于固定带宽的核密度估计，自适应带宽能够更准确地捕获数据分布的细节。 代码参考：https://mbd.pub/o/bread/ZpWVk5pu CNN-LSTM-ABKDE区间预测 https://mbd.pub/o/bread/ZpWVk5tt CNN-BILSTM-ABKDE区间预测 https://mbd.pub/o/bread/ZpWVk51x CNN-GRU-ABKDE区间预测 https://mbd.pub/o/bread/ZpWVk55v CNN-BIGRU-ABKDE区间预测
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