使用鲸鱼算法优化的门控循环单元WOA-GRU神经网络实现多输入单输出回归预测

使用鲸鱼算法优化的门控循环单元WOA-GRU神经网络实现多输入单输出回归预测

神经网络在数据预测和建模中具有广泛的应用。其中，门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）是一种常用的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）结构，具有较强的时序建模能力。本文将介绍如何使用鲸鱼算法（Whale Optimization Algorithm，WOA）优化GRU神经网络，实现多输入单输出的回归预测，并提供相应的Matlab代码。

神经网络模型

首先，我们需要定义使用的神经网络模型。在本文中，我们将使用GRU作为循环神经网络的基本单元。GRU通过引入更新门和重置门来控制信息的流动，从而有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。

在多输入单输出的回归预测问题中，我们假设有N个输入特征和一个输出目标。GRU网络的输入层将接收N个输入特征，而输出层将输出一个预测值。中间的隐藏层可以根据问题的复杂程度进行设置。

下面是用于构建GRU网络的Matlab代码：

% 设置神经网络参数
inputSize = N