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雷达卡
MATLAB
实现CNN-GRU
卷积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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随着人工智能技术的快速发展，深度学习在各个领域取得了显著的应用成果，特别是在回归预测问题上，深度学习技术通过结合不同的神经网络模型展现出了强大的预测能力。卷积神经网络（CNN）作为深度学习中一种重要的结构，广泛应用于图像、语音和视频处理等领域，通过其强大的特征提取能力，成为了图像识别、视频分析以及语音识别等任务中的基础模型之一。然而，CNN在处理时间序
列数据时并未完全展现其优势，因为时间序列数据具有时间依赖性，这就需要更加复杂的模型来捕捉这种时序关系。因此，门控循环单元（GRU）作为一种解决序列数据问题的模型，凭借其优良的学习能力和较少的计算量，成为了许多任务中循环神经网络（RNN）结构的热门替代品。
为了应对具有多输入单输出的回归预测问题，可以将CNN和GRU结合使用，以充分利用CNN在特征提取上的优势和GRU在时序建模上的能力。CNN-GRU模型通过将CNN用于提取时间序列数据中的 ...
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