MATLAB
实现基于
CNN-GRU
卷积神经网络结合门控循环单元进行时序预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着信息技术和人工智能的迅猛发展，时序数据在金融、气象、交通、医疗等领域的广泛产生与积累使得时序预测成为极为重要的研究课题。传统时序预测方法如
ARIMA
、指数平滑等受限于线性假设，难以有效捕捉非线性、复杂时序数据的特征。深度学习技术的发展为时序预测带来了新的契机，尤其是卷积神经网络（
CNN）和门控循环单元（
GRU）两类模型在提取时空特征和捕捉时间依赖关系方面表现优异。
CNN擅长从多维输入数据中自动提取局部特征和模式，能够有效降噪和提取时序信号的空间结构信息；
GRU作为循环神经网络的一种变体，设计了门控机制，有效解决了传统
RNN中的梯度消失问题，能更好地捕捉长距离依赖和动态变化趋势。结合
CNN与GRU的混合模型可以充分利用二者优势，实现对复杂时序数据的精准建模。
本项目基于
MATLAB
平台，实现
CNN-GRU
结合模型，用于多变量时序数据的预测。
MATLAB
丰富的深度学习工具箱和强大的矩阵计算能力，为构建高效、稳定的模型提供了优良环境。通过设计合理的网络 ...