MATLAB
实现CNN-GRU
卷积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
随着人工智能在各行各业的广泛应用，基于深度学习的时间序列预测技术在能源管理、金融分析、交通控制、医疗诊断等关键领域展现出巨大潜力。传统的序列模型如
ARIMA
和SVR等在处理非线性、高维、多输入特征数据时存在较大限制，而结合卷积神经网络（
CNN）与门控循环单元（
GRU）的混合模型已成为近年来预测建模的研究热点。
CNN具备优秀的特征提取能力，能够有效捕捉局部模式信息，而
GRU适合处理时序依赖，具有较低的计算复杂度及较强的记忆保持能力。将二者结合可实现对复杂多输入单输出系统的非线性建模，为工业智能预测提供技术支撑。
在MATLAB
环境下实现
CNN-GRU
模型的回归预测，具有一定的挑战性。
MATLAB
提供了丰富的深度学习工具箱，适合科研人员快速实现模型构建、训练与可视化分析。相比
Python
，MATLAB
在数据可视化、信号处理及工程算法方面具备显著优势，因此该项目选用
MATLAB
作为开发平台，旨在提供一个完整、可复现、高性能的多输入单输出预测系统。本项目聚焦于利用 ...