MATLAB
实现CNN-BiGRU
卷积神经网络结合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
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近年来，深度学习技术在多个领域取得了显著突破，尤其在自然语言处理、计算机视觉、语音识别等领域，卷积神经网络（
CNN）和循环神经网络（
RNN）已经成为广泛应用的核心技术。传统的卷积神经网络在处理图像数据、序列数据时取得了卓越的效果，但其在时序数据的处理能力上依然存在一定局限。为了解决这一问题，研究者提出了结合双向门控循环单元（
BiGRU
）和卷积神经网络（
CNN）的方法。
CNN负责提取特征，而
BiGRU
通过引入双向门控机制，能够更好地捕捉时间序列中的长期依赖关系。这种结合
CNN和BiGRU
的深度学习模型在多个实际问题中展现了良好的预测能力，特别是在多输入单输出回归预测问题中，取得了较为理想的效果。
在回归预测问题中，如何有效地结合多种特征源，利用深度学习模型从复杂的输入数据中提取有价值的信息，是研究的关键。
CNN能够从图像数据中提取局部特征，适用于处 ...