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本发明公开一种基于GRU的多变量时间序列预测方法及计算机程序产品。首先，引入自定义时序分解自适应不同时间序列的动态特性，将原始序列拆分为趋势、季节性和残差成分，以降低数据复杂性并提高可解释性。随后，采用值嵌入模块统一特征表示，以确保模型充分...
该专利属于吉林化工学院所有，仅供学习研究参考，未经过吉林化工学院授权不得商用。

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