GRU时序预测matlab

GRU（门控循环单元）是一种循环神经网络（RNN）的变体，用于时序预测任务。它使用门控机制来控制信息的流动，从而在处理长序列数据时具有更好的表达能力。对于GRU的时序预测，可以使用MATLAB编写相应的代码实现。

下面是一个简单的示例代码，用于使用GRU进行时序预测的MATLAB实现：

% 导入数据
data = load('data.mat');
X = data.X;
Y = data.Y;

% 划分训练集和测试集
train_ratio = 0.8;
train_size = round(train_ratio * size(X, 1));
train_X = X(1:train_size, :);
train_Y = Y(1:train_size, :);
test_X = X(train_size+1:end, :);
test_Y = Y(train_size+1:end, :);

% 构建GRU模型
inputSize = size(train_X, 2);
hiddenSize = 100;
outputSize = size(train_Y, 2);
numLayers = 1;
net = gruLayer(hiddenSize, 'OutputMode', 'sequence', 'NumInputs', 1, 'NumHiddenUnits', hiddenSize, 'NumLayers', numLayers);
layers = [sequenceInputLayer(inputSize), net, fullyConnectedLayer(outputSize), regressionLayer];

% 训练模型
options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs',100, 'MiniBatchSize', 32, 'Plots', 'training-progress');
trainedNet = trainNetwork(train_X, train_Y, layers, options);

% 预测结果
predicted_Y = predict(trainedNet, test_X);

% 计算均方根误差（RMSE）
rmse = sqrt(mean((predicted_Y - test_Y).^2));

% 可视化结果
plot(test_Y)
hold on
plot(predicted_Y)
legend('真实值', '预测值')
xlabel('时间')
ylabel('数值')

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