MATLAB
实现BO-GRU
贝叶斯（
BO）优化门控循环单元时间序列预测的详细项目实例
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时间序列预测在许多领域中都有着广泛的应用，尤其是在金融、气象、交通、医疗等行业中。随着数据科学和人工智能的发展，深度学习方法被越来越多地应用于时间序列预测任务中，尤其是门控循环单元（GRU）这种模型，因其能够有效处理时序数据中的长期依赖问题，已成为深度学习中常用的一种网络结构。然而，虽然GRU在许多应用中取得了不错的效果，但其调参仍然依赖人工经验，难以找到全局最优解。
贝叶斯优化（Bayesian Optimization，BO）作为一种优化方法，因其能够有效地处理高维、复杂的黑盒函数优化问题，得到了广泛的应用。在机器学习领域，贝叶斯优化常常用于超参数优化，它通过构建代理模型（如高斯过程回归模型）来探索参数空间，并选择最有可能获得最优结果的超参数组合，极大地减少了传统的网格搜索和随机搜索方法的计算量。
结合贝叶斯优化与GRU网络，便能够有效地自动调节超参数，提高预测性能。本项目旨在 ...