CNN-BIGRU回归预测模型在多输入单输出中的应用

资源摘要信息:"基于卷积神经网络-双向门控循环单元(CNN-BIGRU)回归预测模型" 该模型采用了卷积神经网络（CNN）和双向门控循环单元（BiGRU）的组合，用于回归预测任务。该模型可以处理多输入单输出（MISO）类型的数据集，其中多个输入特征通过深度学习网络被映射到一个连续的输出值上。 CNN是一种深度学习算法，通常用于图像处理和识别任务。其结构包括多个卷积层、池化层和全连接层。卷积层可以提取局部特征并保持图像的空间结构，池化层负责降低维度，而全连接层则负责将提取的特征映射到最终的输出。在处理序列数据时，通常会将序列数据重塑为类似图像的形式，以利用CNN强大的特征提取能力。 BiGRU是一种特殊的循环神经网络（RNN），继承了GRU（门控循环单元）的优势。GRU通过门机制解决了传统RNN难以捕捉长距离依赖的问题，并且在许多序列预测任务中取得了良好的性能。BiGRU在此基础上增加了双向处理的能力，即可以在输入序列的正向和反向同时进行学习，这样可以更有效地提取时间序列数据中的前后文信息。BiGRU特别适合于处理需要双向信息融合的序列数据。 在CNN-BiGRU模型中，CNN部分通常用于处理输入序列的局部特征和空间结构，而BiGRU部分则用于学习序列数据的时序依赖关系。两者结合，不仅可以捕捉到空间上的复杂特征，也可以有效地学习时间序列中的长期依赖，这对于提高回归预测任务的准确度非常有帮助。 评价指标方面，该模型采用了多种标准的回归性能评估指标： 1. R2（决定系数）：衡量模型预测值与实际值之间的拟合程度，值越接近1表示模型拟合越好。 2. MAE（平均绝对误差）：表示预测值与实际值之间误差的平均绝对值，值越小表示预测误差越小。 3. MSE（均方误差）：计算预测值与实际值差的平方的平均值，值越小表示模型预测越准确。 4. RMSE（均方根误差）：是MSE的平方根，它对大误差进行了惩罚，有助于评价模型对大误差的敏感程度。 5. MAPE（平均绝对百分比误差）：衡量预测值偏离实际值的平均百分比，值越小说明预测精度越高。 此外，该模型代码要求使用2020及以上版本的编程环境进行执行。高版本的编程环境通常伴随着更多的功能和更优的性能，可以提高代码的执行效率和稳定性。代码质量极高，意味着代码经过精心设计和编写，具有良好的可读性、可维护性和可扩展性，方便学习者理解和替换数据，以适应不同的应用场景。 在提供的文件名称列表中，main.m通常是主函数或主脚本文件，用于启动整个程序；initialization.m可能是用于初始化各种参数或环境的文件；fical.m和FlipLayer.m听起来像是自定义函数或类模块，它们可能包含了特殊的计算逻辑或网络层结构；data.xlsx文件则可能是用于训练和测试模型的数据集。 结合以上信息，这个资源是一个完整的深度学习模型，包含了模型架构、性能评价指标、高质量代码以及相应的数据集。对于从事数据分析、机器学习或人工智能领域的专业人士来说，这是一个非常有价值的工具，可用于进行复杂的回归预测任务，尤其是在需要处理时间序列数据或多维度输入特征时。