基于RNN、GRU、LSTM和Attention的时间序列预测模型

多变量时间序列预测里头，用 CNN、LSTM、Multihead Attention 再加个 KDE，这组合说实话，挺香的。用 MATLAB 整出个一套完整方案，传感器数据，比如温度、湿度、功率那类，预测还带区间的——挺适合做决策支持那种场景。整个项目数据清洗、模型搭建、注意力机制都包得挺全，代码也是分模块写的，改起来也不费劲。是你要做能源管理、环境监测这一块，直接拿去调一调就能上线。哦对了，作者还给了几个思路，像是超参数调优、在线数据流啥的，后续优化空间也大。

详细介绍了时间序列预测模型ARIMA的理论基础和应用方法，并附带了matlab实现代码。

介绍了如何使用LSTM模型在matlab环境下进行时间序列数据预测的具体实现方法。

本项目利用机器学习和时间序列分析构建房价预测模型，帮助投资者和购房者理解未来房价走势。通过历史房价数据分析，预测模型将提供准确的市场展望。数据准备阶段包括收集房价、房屋面积、卧室数量、距离最近公交站距离等特征。数据源可以是公开数据集或通过房地产网站爬虫获取。数据预处理步骤涵盖缺失值处理、异常值检测和数据标准化，以提高模型精度和鲁棒性。特征工程阶段选择房屋面积、卧室数量和距离最近公交站距离等关键特征，以支持模型构建。

光伏功率预测新方法：EMD-KPCA-LSTM 模型 为了提高光伏功率预测精度，保障电力系统稳定运行，本项目提出了一种结合经验模态分解 (EMD)、核主成分分析 (KPCA) 和长短期记忆神经网络 (LSTM) 的新型预测模型。 模型亮点 多因素分析: 模型充分考虑了影响光伏输出功率的四种环境因素。 非线性特征提取: 利用 EMD 分解环境因素序列，获取不同时间尺度上的数据信号变化，降低序列非平稳性。 降维与去冗余: 采用 KPCA 提取特征序列的关键影响因子，消除原始序列的相关性和冗余性，降低模型输入维度。 动态时间建模: 使用 LSTM 网络对多变量特征序列进行动态时间建模，实现

基于 MATLAB 开发的砷中毒预测模型，该模型能够有效预测砷中毒风险。

使用ARMA模型对海浪高度数据进行时间序列分析及预测拟合，代码中有详细注释，便于学习理解。

为解决现有速度预测模型误差大、准确度低和普适性差的问题，提出了曲率变化率的概念，并探讨了单曲线曲率变化率与速度之间的关系。通过对双车道二级公路大量运行速度观测数据的统计分析，得出了不同曲率变化率下汽车速度的特征规律。利用SPSS软件进行回归分析，建立了曲率变化率K值与弯道内稳定运行速度V85的关系模型。模型的检验和验证结果表明，模型的准确性和精度符合要求，预测值与实际观测值拟合良好。通过曲率变化率预测运行速度的方法简便且有效，能够突破现有方法的局限。

随着技术的不断进步，预测模型在各个领域展现出越来越广阔的应用前景。