深度学习时间序列预测：使用GRU算法构建单变量时间序列预测模型

深度学习时间序列预测：使用GRU算法构建单变量时间序列预测模型

在时间序列分析中，预测未来的趋势和模式是一项重要的任务。深度学习模型，特别是循环神经网络（Recurrent Neural Networks，RNNs），已经在时间序列预测方面取得了显著的成功。其中，门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）是一种常用的RNN变体，它可以有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系。

本文将介绍如何使用Python和GRU算法构建一个单变量时间序列预测模型。我们将使用Keras库来实现GRU模型，并使用Numpy库生成一个简单的示例时间序列数据集。

首先，让我们导入所需的库：

import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt
from keras.models import Sequential
from keras