使用灰狼算法优化门控循环单元神经网络实现多输入单输出回归预测

使用灰狼算法优化门控循环单元神经网络实现多输入单输出回归预测

在神经网络领域，门控循环单元（GRU）是一种常见的循环神经网络结构。然而，为了提高GRU的预测性能，我们可以采用灰狼算法对其进行优化。本文将详细介绍如何使用灰狼算法优化门控循环单元神经网络，并给出相应的Matlab代码。

首先，我们需要了解灰狼算法（GWO）。它是一种新兴的优化算法，利用模拟灰狼行为的方式来优化目标函数。具体地说，灰狼算法通过模拟灰狼的捕食行为和社会等级结构，来搜索最优解。由于其快速、高效和全局收敛性，灰狼算法在优化复杂函数方面具有很大的优势。

接下来，我们将使用GWO来优化门控循环单元神经网络。具体来说，我们将使用多输入单输出回归预测任务作为示例。我们以Matlab代码实现该任务，以便更直观地展示该算法的实现过程。

首先，我们定义一个含有三个输入特征和一个输出的数据集，并将其划分为训练集和测试集：

% 定义输入和输出数据
X = [0.1 0.2 0.3; 0.4