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雷达卡
MATLAB
实现基于
LSTM-GRU
长短期记忆网络（
LSTM
）结合门控循环单元（
GRU）进行多特征分类预测的详细项目实例
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在当今大数据与人工智能高速发展的时代，信息化程度不断加深，各行业产生了海量多维数据。如何对这些庞杂数据进行高效、准确的挖掘与预测，成为了推动产业升级和科技创新的重要课题。尤其是在金融、医疗、交通、能源等领域，基于多特征的数据分类与预测需求日益增长，传统的机器学习方法由于模型结构较为简单、无法有效捕捉数据的时序依赖与复杂特征间的内在联系，已无法满足实际需求。因此，深度学习技术应运而生，特别是长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等循环神经网络（RNN）的出现，为时序数据分析和多特征融合提供了强有力的技术支撑。
LSTM和GRU作为RNN的两种典型变体，通过门控结构有效地缓解了传统RNN在处理长序列时出现的梯度消失与爆炸问题，显著提升了模型对长期依赖信息的捕捉能力。同时，二者在处理多维度、多特征序列数据方面表现出色。LSTM网络凭借 ...
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