MATLAB
实现CNN-GRU
卷积门控循环单元时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着时间序列数据在许多领域的广泛应用，尤其在金融、气象、能源、医疗等行业，准确的时间序列预测成为了各领域技术发展的关键需求。传统的时间序列预测方法，如ARIMA和指数平滑法，虽然有一定的优势，但在处理具有非线性关系和长时间依赖的数据时，存在较大局限性。近年来，深度学习方法在时间序列预测中的应用取得了显著进展，特别是卷积神经网络（CNN）与门控循环单元（GRU）的结合，为处理复杂的时间序列数据提供了新的解决方案。
卷积神经网络（CNN）作为一种深度学习方法，已经在图像处理领域取得了显著成果。它通过卷积层提取局部特征，并逐步加深网络来学习更加抽象的特征。在时间序列预测中，CNN通过滑动窗口对时序数据进行局部特征提取，能够捕捉到时间序列中的短期模式和周期性特征。与CNN相结合的门控循环单元（GRU）则是一种高效的循环神经网络（RNN），具有较强的建模长时间依赖关系的能力。GRU能够有效地缓解传统RNN在长期依赖建模时的梯度消失问题，从而提高预测的准确性。
结合CNN与GRU的混合模型，不仅能够挖掘时间 ...