GRU回归预测matlab

GRU（Gated Recurrent Unit）是一种递归神经网络，可以用于时间序列预测。在MATLAB中，可以使用Deep Learning Toolbox中的GRU层来实现回归预测。

以下是一个使用GRU层进行回归预测的MATLAB代码示例：

% 加载数据
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));
X_train = X(1:train_size,:);
Y_train = Y(1:train_size,:);
X_test = X(train_size+1:end,:);
Y_test = Y(train_size+1:end,:);

% 创建GRU模型
num_features = size(X_train,2);
num_hidden_units = 100;
num_outputs = size(Y_train,2);
layers = [ ...
    sequenceInputLayer(num_features)
    gruLayer(num_hidden_units,'OutputMode','last')
    fullyConnectedLayer(num_outputs)
    regressionLayer];
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs',100, ...
    'MiniBatchSize',128, ...
    'InitialLearnRate',0.001, ...
    'GradientThreshold',1, ...
    'Shuffle','every-epoch', ...
    'ValidationData',{X_test,Y_test}, ...
    'ValidationFrequency',10, ...
    'Plots','training-progress');

% 训练模型
net = trainNetwork(X_train,Y_train,layers,options);

% 测试模型
Y_pred = predict(net,X_test);

% 可视化结果
figure
plot(Y_test)
hold on
plot(Y_pred)
legend('真实值','预测值')
xlabel('样本')
ylabel('值')

在这个例子中，我们首先加载数据并将其分成训练和测试集。然后，我们创建一个包含GRU层的神经网络模型，并使用Adam优化器进行训练。最后，我们使用训练好的模型来预测测试集的输出，并将结果可视化。