基于门控循环单元（GRU）的时间序列预测实现（附带MATLAB代码）

最新推荐文章于 2025-04-30 14:03:16 发布
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本文介绍了如何使用MATLAB实现基于门控循环单元（GRU）的时间序列预测，详细阐述了GRU的工作原理，并提供了完整的源代码示例，包括数据预处理、模型定义、训练及预测过程。

基于门控循环单元（GRU）的时间序列预测实现（附带MATLAB代码）

时间序列预测是一种重要的数据分析任务，它可以用于预测未来一段时间内的数值或趋势。门控循环单元（GRU）是一种递归神经网络（RNN）的变种，被广泛应用于时间序列预测任务中。在本文中，我们将使用MATLAB实现基于GRU的时间序列预测，并提供相应的源代码。

首先，让我们了解一下GRU的基本原理。GRU是一种具有门控机制的循环神经网络，它具有比传统循环神经网络更强大的记忆和建模能力。它通过使用重置门和更新门来控制信息的流动和遗忘，从而更好地捕捉时间序列中的长期依赖关系。

接下来，我们将展示如何使用MATLAB实现基于GRU的时间序列预测。首先，我们需要准备我们的数据集。假设我们有一个包含时间序列数据的矩阵X，其中每一行表示一个时间步，每一列表示一个特征。我们还有一个对应的目标向量y，表示我们要预测的下一个时间步的值。

% 准备数据
X = ... % 输入数据矩阵，大小为[num_samples, num_features]
y = ... % 目标值向量，大小为[num_samp
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GRU模型实现时间序列预测
KsClang的博客
09-22 626
在时间序列预测任务中，我们通常使用均方误差（Mean Squared Error，MSE）作为损失函数，并使用随机梯度下降（Stochastic Gradient Descent，SGD）或Adam优化器来更新模型参数。现在，我们可以开始训练我们的GRU模型了。在时间序列预测任务中，我们通常将前一段时间的数据作为输入，预测下一个时间步的数值作为输出。训练完成后，我们可以使用训练好的模型对测试集进行预测，并评估模型的性能。最后，我们可以使用训练好的模型对未来的时间步进行预测，并可视化预测结果。
使用GRU进行气候变化的时间序列预测
KdpdCode的博客
09-22 337
在本例中，我们将使用历史气候数据来训练模型，并使用训练好的模型对未来的气候变化进行预测。最后，我们将数据集划分为训练集和测试集，通常可以将80%的数据用于训练，20%的数据用于测试。然后，我们使用GRU模型进行训练，并对未来的气候变化进行了预测。通过这种方法，我们可以更好地理解和预测气候变化的趋势，为决策制定者提供有力的支持。希望本文对您有所帮助！接下来，我们将使用Python编写代码来训练GRU模型并进行气候变化的时间序列预测。通过以上步骤，我们可以使用GRU模型对气候变化的时间序列进行准确的预测。
时间序列预测——GRU模型
weixin_39753819的博客
02-01 6328
门控循环单元（GRU）是由Cho等人于2014年提出的，旨在解决长短时记忆网络（LSTM）的一些问题。与LSTM相似，GRU也具有长期依赖性建模的能力，但其结构更加简单。GRU通过更新门和重置门来控制信息的流动，减少了参数数量，使得训练更加高效。本文深入介绍了GRU模型的理论基础和相关公式，分析了其优缺点，并通过Python实现了单步预测的示例。GRU作为一种高效而强大的深度学习模型，在时间序列预测中展现了出色的性能。在实际应用中，可以根据具体任务的要求进行调整和优化，以达到更好的预测效果。
GRU.py_gru_时间序列预测_时间序列_GRU时间序列_序列预测_
10-04
时间序列预测，利用GRU模型预测客流、车流时间序列
【GRU时序预测】基于卷积神经网络结合门控循环单元CNN-GRU实现时间序列预测附matlab代码
matlab_dingdang的博客
12-14 544
提出的预测模型采取分时序分段策略,使用卷积神经网络(CNN)提取景区多因素时序数据的特征,并对不同因素的时序数据赋予不同的权重,将结果送入门控循环单元(GRU)以挖掘其中的时序信息,结合预测时刻的情境信息(天气状况和节假日)预测短期景区内游客人数.在某景区的闸机数据集和监控点车辆数据集上的实验结果表明:基于门控循环单元的多因素感知短期游客人数预测模型可以充分考虑多情境因素并对不同因素时序数据赋予不同的权重,均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)均小于传统模型,能够有效降低短期游客人数预测误差
LSTM时序预测 | Python实现LSTM长短期记忆神经网络时间序列预测
AIcurator的博客
10-07 753
数据集的来源可以追溯到经典的统计和时间序列分析文献。原始数据集由 Box, Jenkins 和 Reinsel 在他们的书籍《Time Series Analysis: Forecasting and Control》中引入，这本书在时间序列分析领域非常著名。
【时间序列预测】MATLAB实现基于SSA-GRU麻雀搜索算法（SSA）优化门控循环单元进行时间序列预测的详细项目实例（含模型描述及示例代码）
06-12
项目结合麻雀搜索算法（SSA）优化门控循环单元（GRU），旨在提升时间序列预测精度、优化模型训练效率、增强模型泛化能力，并推动智能优化算法的应用。文档涵盖项目背景、目标、挑战及解决方案，强调了高维参数空间...
【CNN-GRU预测】基于卷积神经网络-门控循环单元的单维时间序列预测研究附Matlab代码.rar
04-02
在深度学习领域中，卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）是两种先进的技术，它们在处理序列数据和时间序列预测任务中表现出色。CNN通过卷积层能够有效提取局部特征，而GRU则是一种特殊的循环神经网络（RNN），...
Matlab实现DBO-GRU蜣螂算法优化门控循环单元多变量时间序列预测（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
12-27
内容概要：本文介绍了如何使用Matlab实现DBO-GRU算法优化门控循环单元多变量时间序列预测，并结合多头注意力机制提升模型性能。详细内容包括数据预处理、DBO算法优化GRU超参数、模型训练、评估、可视化及GUI设计等。...
基于卷积网络结合双向门控循环单元(CNN-BiGRU)的时间序列预测的Matlab代码（2020版本及以上）
最新发布
08-25
如何在Matlab（2020版本及以上）中实现基于卷积神经网络（CNN）和双向门控循环单元（BiGRU）的时间序列预测模型。文章从引言部分阐述了时间序列预测的重要性和应用场景，接着逐步讲解了数据准备与预处理、模型构建、...
深度学习MATLAB实现QRCNN-GRU快速残差卷积神经网络（QRCNN）结合门控循环单元时间序列区间预测的详细项目实例（含模型描述及示例代码）
06-08
QRCNN-GRU模型结合了快速残差卷积神经网络（QRCNN）和门控循环单元（GRU），旨在提升时间序列预测的准确性、加速训练与预测速度、增强鲁棒性、适应多领域应用、降低计算资源消耗、促进深度学习技术发展、提升实际...
GRU-ARIMA用于时间序列预测：使用GRU和ARIMA模型进行时间序列预测，其中GRU可以进行短期预测和长期预测。GRU和ARIMA模型用于时间序列预测，其中GRU可用于短期和长期预测
02-16
GRU-ARIMA时间序列预测 GRU和ARIMA模型用于时间序列预测，其中GRU可用于短期和长期预测。使用GRU和ARIMA模型进行时间序列预测，其中GRU可以进行短期预测和长期预测。
GRU神经网络MATLAB代码-TT_RNN:TT_RNN
05-20
GRU神经网络MATLAB代码Keras的Tensor-Train层和Tensor-Train递归神经网络（包括GRU和LSTM） 基于Lasagne和Matlab的现有实现，针对Keras的Tensor-Train层和Tensor-Train递归神经网络的实现。 参考： "Tensorizing Neural Networks" Alexander Novikov, Dmitry Podoprikhin, Anton Osokin, Dmitry Vetrov In Advances in Neural Information Processing Systems 28 (NIPS-2015). "Tensor-Train Recurrent Neural Networks for Video Classification" Yinchong Yang, Denis Krompass, Volker Tresp In International Conference on Machine Learning 34 (ICML-2017). 介绍： 张量训练层（TTL）替代了神经网络中完
GRU神经网络MATLAB代码-Neural_Decoding:包含许多用于解码神经活动的方法的python软件包
05-20
GRU神经网络MATLAB代码神经解码： 包含许多用于解码神经活动的方法的python软件包 该软件包包含经典解码方法和现代机器学习方法的混合。 对于回归，我们目前包括：维纳滤波器，维纳级联，卡尔曼滤波器，朴素贝叶斯，支持向量回归，XGBoost，密集神经网络，递归神经网络，GRU，LSTM。 对于分类，我们目前包括：Logistic回归，支持向量分类，XGBoost，密集神经网络，递归神经网络，GRU，LSTM。 该软件包最初是为回归而设计的，只是添加了分类功能-因此，自述文件，示例和预处理功能仍可满足回归的需要。 我们正在为分类添加更多内容。 我们的手稿和数据集 该程序包随附一个，用于比较这些方法在多个数据集上的性能。 如果您使用我们的代码或数据进行研究，请引用该手稿，我们将不胜感激。 用于纸张的代码位于“ Paper_code”文件夹中。 在本自述文件的底部进一步进行了描述。 可以下载论文中使用的所有3个数据集（运动皮层，体感皮层和海马体）。 它们具有matlab和python格式，可以在下面描述的示例文件中使用。 安装 可以在命令行中通过pip安装此软件包，方法是键入 pip
多元时间序列 | DNN深度神经网络多变量时间序列预测（Matlab完整程序）
前程算法屋的博客
04-07 377
多元时间序列 | DNN深度神经网络多变量时间序列预测（Matlab完整程序）
GRU时间序列数据分类预测
weixin_39915444的博客
10-12 5266
GRU实现
【lssvm回归预测】基于鹈鹕算法优化最小二乘支持向量机POA-lssvm实现用水量预测附matlab代码
qq_59747472的博客
03-31 817
用水量预测在水资源管理中至关重要。本文提出了一种基于鹈鹕算法（POA）优化最小二乘支持向量机（LSSVM）的用水量预测方法（POA-LSSVM）。该方法采用POA算法优化LSSVM模型的参数，提高了模型的预测精度。通过在实际用水量数据集上的实验验证，POA-LSSVM方法在预测精度和鲁棒性方面均优于传统LSSVM和粒子群算法（PSO）优化LSSVM方法。
GRU：时间序列预测的关键技术
weixin_35916518的博客
04-30 1601
在深度学习的浪潮中，循环神经网络（RNN）家族的新成员——门控循环单元（GRU）因其在处理序列数据方面的高效性和有效性逐渐受到关注。GRU特别适用于处理和预测时间序列数据，如语音识别、自然语言处理和金融市场分析等。
GRU时间序列预测实战：Matlab代码与仿真案例
资源摘要信息:"GRU时序预测的资源主要包含基于门控循环单元GRU（Gated Recurrent Unit）的时间序列预测的Matlab代码实现，仿真结果以及详细的运行方法。该资源的版本适用于Matlab2014、Matlab2019a、Matlab2021a，...
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