Python 实现QRCNN-BiGRU卷积双向门控循环单元分位数回归时间序列区间预测（包含详细的完整的程序和数据）

内容概要：本文详细介绍了一个QRCNN-BiGRU模型的设计、编码以及基于分位数回归进行时间序列区间预测的实例应用。该项目利用了CNN和BiGRU来有效捕获时序特性并进行了结果评估与可视化。 适合人群：对于希望研究高级深度学习模型的应用于时间序列预测的研究人员和技术人员。 使用场景及目标：适用于对时间序列预测存在高不确定性和动态特性的数据进行精确建模和趋势预测。 其他说明：提供了完整的Python源代码和数据处理方法，可供读者直接执行和试验。此外讨论了项目的改进建议和需要注意的关键问题点。