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雷达卡
MATLAB
实现基于
GRU门控循环单元进行多输入单输出回归预测的详细项目实例
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随着数据科学和人工智能技术的快速发展，序列数据的预测在金融、气象、能源等多个领域扮演着至关重要的角色。传统的时间序列预测方法，如
ARIMA
模型或简单的神经网络，往往难以捕捉序列中的长距离依赖关系，且对多输入多变量数据的处理能力有限。门控循环单元（
GRU）作为一种高效的循环神经网络结构，具备较少的参数量和较强的记忆能力，能够有效克服长短时记忆网络（
LSTM
）中计算复杂度高、训练时间长的问题，特别适合处理多输入单输出（
MISO
）回归预测任务。
具体到多输入单输出回归问题，现实中许多系统的输出受多个时间序列输入影响，单一输入难以反映真实的动态变化。通过结合多个输入信号，模型能够获得更丰富的上下文信息，从而提升预测精度。
MATLAB
作为工程和科研领域广泛使用的计算平台，提供了强大的神经网络工具箱，便于快速搭建并优化
GRU模型，适合实现复杂的时序预测任务。
本项目基于
GRU网络设 ...
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