MATLAB实现基于CNN-BiGRU-Multihead-Attention-KDE多变量时间序列区间预测（包含详细的完整的程

内容概要：本文详述了基于MATLAB实现一种融合了CNN（卷积神经网络）、BiGRU（双向门控循环单元）、多头注意力机制(Multihead Attention)，以及核密度估计(KDE)在内的深度学习模型用以完成对复杂数列的有效区间预测。整个实验流程涵盖了详细数据预处理、网络构建、模型训练、性能测评和视觉效果展示等阶段，另外文中介绍了数据扩充技术及其如何帮助提高模型的整体稳定性和灵活性，并演示了几项额外的统计分析功能供用户体验，诸如置信度水平与交并比阈值校正等功能，使得用户能在做出决策时更加从容。 适合人群：适用于具备MATLAB和深度学习基础知识的研究人员及数据分析员，特别适合那些关注时间序列预测或者希望在这一方向进行深入研究的人士。 使用场景及目标：用于解决多种复杂场景下涉及多个变动因素的时间序列预测问题，尤其是需要高精度预测、数据增益、多维统计信息解读的应用环境。 其他说明：提供详细的代码注释和步骤指南，便于初学者上手并进行进一步拓展实验。