时序预测：MATLAB实现GRU时间序列预测

时序预测：MATLAB实现GRU时间序列预测

时间序列预测是机器学习和数据分析中的重要任务之一，它涉及根据过去的数据来预测未来的趋势和模式。在本文中，我们将使用MATLAB编程语言实现GRU（门控循环单元）模型来进行时间序列预测。

GRU是一种递归神经网络（RNN）的变体，它在处理序列数据时表现良好。相比于传统的RNN和长短期记忆（LSTM）网络，GRU具有更简单的结构和更少的参数，同时具备较好的建模能力。

首先，我们需要准备我们的数据。在这个示例中，我们将使用一个虚构的时间序列数据集。数据集包含时间步长和相应的观测值。以下是一个简化的示例数据集：

% 时间步长
time_steps = 100;

% 生成示例时间序列数据
t = 1:time_s