基于CNN-GRU神经网络的时间序列预测算法及其matlab实现

基于CNN-GRU神经网络的时间序列预测算法及其matlab实现

时间序列预测是许多领域中的重要问题，如财务预测、气象预测、股票预测等。传统的统计模型、ARIMA模型等往往需要满足许多假设条件，并且对数据有一定的先验知识要求。而卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）则可以自动地从时间序列中提取特征，并具有更加强大的模型拟合能力。

本文旨在介绍一种基于CNN-GRU结构的时间序列预测算法，并提供相应的matlab代码实现，以便读者进行实际应用。

一、算法原理

1. CNN

卷积神经网络是一种前向传播神经网络，通常用于对图像、文本等数据进行处理。CNN的输入为一个三维数组，第一个维度表示深度（即图像的通道数），第二个和第三个维度分别表示图像的高度和宽度。CNN通过卷积层、池化层、激活函数等操作，不断地从输入数据中提取出更加抽象的特征，并输出最终的分类结果或回归值。

2. GRU

门控循环单元是一种循环神经网络（RNN）的变种，用于处理时间序列数据。GRU通过门控单元来控制信息的流动，可以有效地缓解RNN中梯度消失和梯度爆炸等问题。具体来说，GRU包含了一个重置门和一个更新门，以及一个隐藏层。重置门控制了之前隐藏状态和当前输入的拼接向量的影响，更新门则控制了之前隐藏状态和当前输入的线性组合的影响。通过这两个门控制，GRU能够更好地捕捉长期依赖性。

3. CNN-GRU

结合CNN和GRU的思路，可以构建一种更加强大的时间序列预测模型——CNN-GRU。具体来说，CNN-GRU首先使用CNN对原始时间序列进行特征提取，然后