MATLAB
实现基于
BiGRU(
双向门控循环单元
)多输入单输出回归预测的详细项目实例
项目背景介绍
BiGRU
（双向门控循环单元）是一种基于循环神经网络（
RNN）的深度学习模型，在自然语言处理和时间序列预测等任务中有着广泛的应用。
BiGRU
结合了双向信息的优势，通过将输入数据同时通过正向和反向传递，能够捕捉到更多的上下文信息，提高模型的预测性能。在回归预测问题中，
BiGRU
通过利用历史数据的时间依赖性以及双向结构，能够为多输入单输出的回归任务提供强大的预测能力。
本项目旨在实现一个基于
BiGRU
的多输入单输出回归预测模型，该模型能够处理复杂的时间序列数据并提供高效、精确的预测结果。随着数据量和复杂性的增加，传统的回归模型往往无法有效捕捉到数据的非线性和时序特性，因此，采用基于
BiGRU
的深度学习模型能够显著提升回归预测的准确性。本项目不仅涉及到模型的设计与训练，还包括数据预处理、特征工程、优化算法的选择等多个环节。
目前，许多实际问题涉及到多变量输入数据，并且这些数据存在复杂的时间依赖关系，例如股市预测、气象预测、能源需求预测等。
BiGRU
由于其强大的序 ...