贝叶斯优化CNN-GRU模型在多输入单输出回归预测中的应用

资源摘要信息:"本资源深入探讨了基于贝叶斯优化和卷积神经网络-门控循环单元（CNN-GRU）的多输入单输出回归预测模型。该模型旨在通过贝叶斯方法优化CNN-GRU网络的性能，具体体现在对学习率、隐含层节点数以及正则化参数进行细致调整，以期达到提高预测精度的目的。 贝叶斯优化是一种基于概率模型的全局优化算法，它在每一步迭代中更新一个概率模型，并在此基础上利用采样点来选择下一步的最优值。该技术在处理复杂、高维以及计算成本高昂的优化问题时尤为有效，因而在机器学习模型的参数调整中得到了广泛应用。 CNN-GRU是卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）的结合体，它融合了CNN在空间特征提取方面的优势和GRU在处理序列数据方面的长处。CNN擅长捕捉局部特征并进行有效的特征抽象，而GRU则能够在保持序列依赖性的同时减少长期依赖问题，提高了对时间序列数据的处理能力。 在本资源中，优化的目标是构建一个能够高效进行回归预测的模型，这在时间序列分析、股票价格预测、天气预报等领域具有广泛的应用价值。模型的评价指标选用了R2（决定系数）、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）和MAPE（平均绝对百分比误差）。这些指标共同构成了一个全面的评估体系，用于衡量模型预测性能的准确性和稳定性。 资源中提到的代码文件包括： - main.m：此文件很可能是主程序入口，用于初始化模型、导入数据、执行训练和测试等操作。 - fical.m：该文件可能负责贝叶斯优化流程的实现，包括模型的初始化、参数的调整、优化目标的评估等。 - initialization.m：此文件可能包含模型的初始化设置，包括CNN和GRU的结构参数、学习率、正则化参数等。 - data.xlsx：为模型提供输入数据的Excel表格文件，可能是经过预处理的实验数据。 本资源的优势在于它不仅提供了一个高效的预测模型，还确保了代码的高质量，这意味着用户可以轻松地进行学习、理解、修改和应用。尤其是对于那些希望深入理解贝叶斯优化在深度学习模型中应用的技术人员来说，这是一份宝贵的参考资料。"