基于MATLAB的门控循环单元（GRU）数据预测

基于MATLAB的门控循环单元（GRU）数据预测

门控循环单元（Gated Recurrent Unit，简称GRU）是一种常用于序列数据建模和预测的循环神经网络（RNN）模型。在本篇文章中，我们将使用MATLAB来实现一个基于GRU的数据预测模型，并提供相应的源代码。

GRU是一种改进的循环神经网络结构，相比于传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），它具有更简单的结构和更少的参数，但仍能有效地建模长期依赖关系。GRU通过引入更新门和重置门来控制信息的流动和保留，从而更好地捕捉序列数据中的模式和趋势。

在MATLAB中，我们可以使用Deep Learning Toolbox提供的函数和类来构建和训练GRU模型。下面是一个简单的示例代码，演示了如何使用GRU模型进行数据预测。

% 步骤1：准备数据
% 假设我们有一个包含N个时间步的输入序列X和相应的目标序列Y
X = ...; % 输入序列
Y = ...