用metlab实现GRU回归预测

GRU（Gated Recurrent Unit）是一种递归神经网络（RNN）的变体，它在循环单元中添加了门控机制，可以更好地处理长序列数据。

下面是一个使用MATLAB实现GRU回归预测的示例代码：

% 准备数据
load sunspot_dataset
data = zscore(sunspot_dataset);
seqLength = 12;

% 划分数据集
numObservations = numel(data);
numFeatures = 1;
XTrain = data(1:floor(numObservations*0.7),:);
YTrain = data(2:floor(numObservations*0.7)+1,:);
XTest = data(floor(numObservations*0.7)+1:end-1,:);
YTest = data(floor(numObservations*0.7)+2:end,:);

% 定义GRU模型
numHiddenUnits = 200;
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    gruLayer(numHiddenUnits,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'MiniBatchSize',64, ...
    'SequenceLength',seqLength, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'InitialLearnRate',0.005, ...
    'LearnRateSchedule','piecewise', ...
    'LearnRateDropPeriod',50, ...
    'LearnRateDropFactor',0.2, ...
    'Verbose',0, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练模型
net = trainNetwork(XTrain',YTrain',layers,options);

% 预测序列
YPred = predict(net,XTest','MiniBatchSize',1);

% 画出预测结果
figure
plot(YTest)
hold on
plot(YPred)
legend(["Observed" "Predicted"])
title("Test Data")

在这个示例中，我们使用了太阳黑子数据集来训练和测试GRU模型。我们使用70%的数据作为训练集，30%的数据作为测试集。我们将序列长度设置为12，这意味着模型将使用前12个数据点预测下一个数据点。

我们定义了一个包含一个GRU层和一个全连接层的神经网络，并将其用于回归预测。我们使用adam优化器和一些选项来训练模型，然后使用训练好的模型来预测测试数据集中的数据。

最后，我们将观察值和预测值绘制在一起，以便比较它们的表现。