BIGRU时序预测技术及评价指标详解

资源摘要信息:"该文档主要介绍了一种基于双向门控循环单元（BiGRU）的未来预测模型。BiGRU是一种深度学习模型，常用于处理时间序列数据和自然语言处理等问题。在这个模型中，BiGRU可以进行时序多步预测和单列数据递归预测。" 首先，我们需要了解什么是双向门控循环单元（BiGRU）。BiGRU是一种特殊的循环神经网络（RNN），它由两个独立的GRU网络组成，一个用于处理正向时间序列数据，另一个用于处理反向时间序列数据。这种结构使得BiGRU可以捕捉到时间序列数据的前后依赖关系，从而提高预测的准确性。 其次，我们需要理解什么是时序多步预测。时序多步预测是指预测模型在一次运行过程中，输出多个未来时间点的预测值。这种预测方式对于许多实际应用，如天气预报、股票价格预测等，具有非常重要的意义。 再次，我们需要理解什么是单列数据递归预测。单列数据递归预测是指模型通过递归的方式，使用当前的输入值和前一步的预测值，来预测下一步的值。这种方式特别适用于处理具有高度依赖性的数据，如股票价格等。 文档中提到的评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE等。这些指标常用于评估预测模型的性能。 1.R2（决定系数）：R2值越接近1，模型的拟合效果越好。R2值是反映模型拟合优度的指标。 2.MAE（平均绝对误差）：MAE值越小，模型的预测误差越小，预测性能越好。 3.MSE（均方误差）：MSE值越小，模型的预测误差越小，预测性能越好。 4.RMSE（均方根误差）：RMSE值越小，模型的预测误差越小，预测性能越好。 文档中还提到代码质量极高，方便学习和替换数据。这表示该模型的代码实现具有良好的可读性和可扩展性，便于用户理解和修改。 最后，文件中还包含了一些相关的文件，如新建 DOCX 文档.docx、新建文本文档.txt、main.m、2.png、3.png、4.png、数据集.xlsx、data_process.m、FlipLayer.m等。这些文件可能包含了模型的具体代码实现、数据处理过程、图形化展示等信息，对于理解模型的具体细节和应用具有重要的参考价值。