MATLAB实现EEMD-GRU、GRU集合经验模态分解结合门控循环单元时间序列预测对比（含完整的程序和代码详解）

内容概要：本文介绍了使用MATLAB实现的EEMD-GRU时间序列预测模型。通过EEMD进行数据预处理，分解时间序列数据为多个IMFs，再使用GRU模型进行预测。同时，还提供了用户友好的GUI界面，方便用户操作和结果查看。文中详细描述了各个步骤的具体实现方法，包括数据读取、预处理、模型训练、评估和可视化。此外，探讨了模型的应用领域以及未来可能的改进方向，如超参数优化、尝试其他深度学习模型等。 适合人群：具备MATLAB基础知识的时间序列分析师、数据科学家和研究者。 使用场景及目标：① 金融市场的预测；② 交通流量的实时监控与预测；③ 环境监测数据分析。通过本项目的实现，用户可以更加深入地理解和掌握时间序列预测的基本原理和实现方法，提高模型的预测精度。 阅读建议：本项目不仅涉及理论知识，还有大量的代码示例和具体实施步骤，建议边阅读边实践，逐步构建和完善自己的预测模型。