matlab滑动窗口gru代码

以下是基于matlab的滑动窗口GRU代码实现的范例：

% 步骤1：数据准备
% 假设你的时间序列数据保存在一个名为data的数组中

% 步骤2：设置滑动窗口大小和训练集、测试集比例
window_size = 10;
train_ratio = 0.7;

% 步骤3：将时间序列转化为滑动窗口序列
data_length = length(data);
num_windows = data_length - window_size + 1;
windows = zeros(num_windows, window_size);
for i = 1:num_windows
    windows(i, :) = data(i:i+window_size-1);
end

% 步骤4：划分训练集和测试集
train_length = round(num_windows * train_ratio);
train_windows = windows(1:train_length, :);
test_windows = windows(train_length+1:end, :);

% 步骤5：使用训练集构建和训练GRU模型
net = narnet(1:window_size, 20);
[Xs, Xi, Ai, Ts] = preparets(net, num2cell(train_windows(:, 1:end-1)), num2cell(train_windows(:, end)));
net = train(net, Xs, Ts, Xi, Ai);
view(net);

% 步骤6：使用训练好的GRU模型进行预测
predictions = [];
for i = 1:size(test_windows, 1)
    X = test_windows(i, 1:end-1);
    Y = net(X);
    predictions = [predictions, Y{end}];
end

% 步骤7：可视化预测结果和真实值
figure;
plot(data, 'b');
hold on;
plot(train_length+1:data_length, predictions, 'r');
legend('真实值', '预测值');

请注意，这只是一个简单的范例代码。在实际使用时，你可能需要根据你的具体需求进行进一步的定制和调整。