Python 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：本文详细介绍了如何使用集合经验模态分解（EEMD）和门控循环单元（GRU）进行时间序列预测，尤其适用于处理非线性和非平稳的数据。文中包含了数据预处理、建模、超参数调优、评估指标计算以及结果可视化的完整流程，并提供了详细的代码示例。 适合人群：有一定编程基础的数据科学家、机器学习工程师及研究人员。 使用场景及目标：该项目主要应用于金融市场的预测、电力负荷预测和气象数据分析等领域，旨在提高预测的准确性和鲁棒性。 其他说明：文中还讨论了项目的未来改进方向，如加入季节性因素和尝试更复杂的深度学习模型，同时也提供了注意事项和参考资料。