MATLAB深度学习源码：CNN-GRU多变量时序预测

资源摘要信息: "本资源提供了在MATLAB环境下实现CNN-GRU（卷积门控循环单元）网络结构进行多输入时序预测的完整源码和数据。CNN-GRU是一种结合了卷积神经网络（CNN）与门控循环单元（GRU）的混合型深度学习模型，专门用于处理时间序列数据。此类模型特别适合于需要同时考虑局部特征和时间依赖性的预测任务。 CNN-GRU网络结构首先通过CNN层提取时间序列中的局部相关性特征，然后利用GRU层来捕捉和建模时间依赖性，使得网络能够更好地处理序列数据中的复杂动态变化。在本资源中，模型被应用于一个典型的多变量时间序列预测问题，即多输入单输出预测。 具体来说，本资源包括以下文件： ***N-GRU多输入单输出预测结果.docx：包含模型预测结果的文档，可能包括预测准确率、误差分析等信息。 ***N_GRU.m：MATLAB脚本文件，是整个模型的实现代码，其中可能包含构建CNN-GRU模型、加载数据、训练模型、评估模型性能等关键步骤。 3. Train.mat：训练数据集，包含用于模型训练的多变量时间序列数据。 4. Test.mat：测试数据集，包含用于评估模型预测性能的多变量时间序列数据。 ***N-GRU.png：可能为该CNN-GRU模型结构的示意图或流程图，有助于用户理解网络架构。 为了运行本资源中的代码，需要有MATLAB 2020b或更高版本的运行环境。用户可以根据提供的源码和数据，在自己的计算机上复现整个模型的构建和预测过程。这种方法对于处理具有时间序列特性的各种实际问题具有重要的参考价值，如金融市场的股票价格预测、天气预报、交通流量分析等领域。 需要注意的是，实际应用中，对于此类深度学习模型的构建和训练，可能需要一定的计算资源，尤其是在数据量较大或者模型结构较为复杂时。此外，为了达到最佳的预测效果，还需要对输入数据进行适当的预处理，以及在模型训练过程中进行细致的参数调整和模型优化。"