GRU模型实现时间序列预测

时间序列预测是在时间上按照一定的间隔采样的数据集上进行预测未来数值的任务。而门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）是一种递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的变体，通过引入门控机制来解决长期依赖问题。在本文中，我们将使用GRU模型来实现时间序列预测，并提供相应的源代码。

首先，我们需要导入所需的库。我们将使用PyTorch库来构建和训练GRU模型，并使用Matplotlib库来可视化结果。

import torch
import torch.nn as nn
import numpy as np
import matplotlib.pyplot as plt

接下来，