本文详述了如何使用Matlab结合卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）进行数据预测。从数据预处理、模型构建到训练与预测，再到结果评估和优化，每个步骤都有清晰的解释和代码示例。
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 
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