使用贝叶斯优化改进的卷积门控循环单元（BO-CNN-GRU）进行多输入分类预测

使用贝叶斯优化改进的卷积门控循环单元（BO-CNN-GRU）进行多输入分类预测

在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB实现贝叶斯优化卷积门控循环单元（BO-CNN-GRU）模型来进行多输入分类预测。BO-CNN-GRU是一种结合了卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）的模型，通过引入贝叶斯优化来自动调整模型的超参数，从而提高分类预测的性能。

首先，让我们导入所需的MATLAB库和数据集。在本示例中，我们将使用一个虚构的多输入分类数据集。

% 导入所需的库和数据集
% 请确保将数据集文件放置在正确的路径下
import matlab.io.*
import matlab.io.datastore.*
import matlab.io