MATLAB实现CNN-BiGRU卷积神经网络结合双向门控循环单元多变量时间序列预测（包含详细的完整的程序和数据）

内容概要：该篇文章提供了一种基于MATLAB工具的实现多变量时间序列预测的方法，并详细介绍了使用卷积神经网络（CNN）和双向门控循环单元(BiGRU)来解决这一问题的设计思路和技术细节。首先阐述了从原始数据获取到模型训练的一整套工作流程，涵盖数据读取处理，特征工程和标准化，构建融合CNN与BiGRU长短期记忆机制模型并完成对多变量历史观测数据的时间序列的预测任务以及最终模型性能的评估等方面，特别地，作者强调了在实验环节里运用多项指标全面考察模型的稳定性和准确性的必要性。 适用人群：从事数据分析或者机器学习工作的专业人员及对时间序列预测感兴趣的学习者。 使用场景及目标：适用于各类涉及长期变化规律的数据集上开展预测分析的工作情境，如气候变化趋势预测、金融市场分析和其他需要对复杂的周期性和随机性特征混合呈现的任务上发挥作用，有助于帮助从业者更好地把握未来的可能发展趋势。 额外提示：由于项目采用了最新研究思路，请参与者关注最新的科研成果更新，并根据自身实际条件调整参数设置。同时文中提供的完整MATLAB示例源码可供进一步研究之用。