MATLAB
实现基于
GA-CNN-GRU
遗传算法（
GA）优化卷积门控循环单元进行多变量时序预测的详细项目实例
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随着大数据和物联网技术的快速发展，时序数据在各行各业中日益广泛，例如气象预测、智能制造、金融市场分析和能源管理等领域。这些多变量时序数据不仅具有复杂的时变特性，还存在高度非线性和长时依赖性，传统的时序预测方法难以有效捕捉其中的深层次规律。卷积神经网络（
CNN）在空间特征提取方面表现卓越，而门控循环单元（
GRU）对序列信息的捕获和记忆能力突出，二者结合可以有效提升时序预测的准确度。然而，
CNN-GRU
模型的性能高度依赖于其结构和超参数配置，如何自动优化这些参数成为提升预测效果的关键问题。遗传算法（
GA）以其全局搜索能力和并行优化优势，能够在大规模复杂参数空间中找到较优解，因此将
GA应用于CNN-GRU
模型的优化，构建
GA-CNN-GRU
框架，实现多变量时序数据的精准预测成为研究热点和应用需求。
本项目聚焦于基于
GA优化的CNN-GRU
混 ...