GRU详细预测代码matlab

以下是一个使用GRU进行时间序列预测的MATLAB代码示例：

% 准备数据
data = % 输入你的数据
sequenceLength = % 输入你的序列长度
inputSize = % 输入你的输入维度大小
outputSize = % 输入你的输出维度大小
numHiddenUnits = % 输入你的隐藏单元数量

% 划分训练集和测试集
trainData = data(1:trainSize, :);
testData = data(trainSize+1:end, :);

% 创建训练集和测试集的输入和目标序列
trainX = [];
trainY = [];
for i = 1:(size(trainData, 1)-sequenceLength)
    trainX(:, :, i) = trainData(i:i+sequenceLength-1, :);
    trainY(:, :, i) = trainData(i+sequenceLength, :);
end

testX = [];
testY = [];
for i = 1:(size(testData, 1)-sequenceLength)
    testX(:, :, i) = testData(i:i+sequenceLength-1, :);
    testY(:, :, i) = testData(i+sequenceLength, :);
end

% 创建GRU模型
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(inputSize)
    gruLayer(numHiddenUnits)
    fullyConnectedLayer(outputSize)
    regressionLayer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', % 输入你的最大迭代次数, ...
    'GradientThreshold', % 输入你的梯度阈值, ...
    'InitialLearnRate', % 输入你的初始学习率, ...
    'ValidationData', % 输入你的验证数据, ...
    'ValidationFrequency', % 输入你的验证频率, ...
    'Verbose', false);

% 训练模型
net = trainNetwork(trainX, trainY, layers, options);

% 在测试集上进行预测
predictedY = predict(net, testX);

% 可视化预测结果
figure;
plot(testY);
hold on;
plot(predictedY);
legend('真实值', '预测值');
xlabel('时间步');
ylabel('数值');
title('GRU时间序列预测');

请注意，这只是一个简单的示例代码，你需要根据你的数据和需求进行适当的修改。