基于Matlab实现的卷积神经网络结合门控循环单元（CNN-GRU）数据预测

基于Matlab实现的卷积神经网络结合门控循环单元（CNN-GRU）数据预测

近年来，深度学习在数据预测领域取得了突破，其中卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）被广泛应用。本文将介绍如何使用Matlab实现基于CNN-GRU的数据预测模型，并提供相应的源代码。

一、数据预处理
在开始训练模型之前，首先需要对数据进行预处理。通常情况下，数据预处理包括数据清洗、归一化和划分训练集与测试集等步骤。以下是一个简单的数据预处理示例代码：

% 加载数据
data = load('data.mat');

% 数据清洗
cleaned_data = preprocess