GRU多输入单输出的MATLAB实现

循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNN）是一类广泛应用于序列数据建模的神经网络模型，其中包括了长短期记忆网络（Long Short-Term Memory，LSTM）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）。GRU是一种介于简单循环单元和LSTM之间的模型，具有较少的参数和计算复杂度，但仍能有效地捕捉序列中的长期依赖关系。

本文将介绍如何使用MATLAB实现GRU多输入单输出的回归预测模型。我们将使用MATLAB的深度学习工具箱来构建和训练模型，以预测一个连续值的输出。

首先，我们需要准备数据。假设我们有多个输入变量（例如时间序列数据的多个观测值），以及一个目标变量（我们要预测的输出值）。我们将使用一个示例数据集来说明实现过程。

% 准备数据
inputs = randn(100,