基于麻雀算法优化门控循环单元(SSA-GRU)神经网络实现多输入单输出回归预测

基于麻雀算法优化门控循环单元(SSA-GRU)神经网络实现多输入单输出回归预测

在本文中，我们将介绍如何使用麻雀算法优化门控循环单元(SSA-GRU)神经网络来实现多输入单输出的回归预测。我们将提供相应的MATLAB代码，并详细解释其实现过程。

麻雀算法是一种启发式优化算法，灵感源自麻雀在觅食过程中的行为。它模拟了麻雀群体的觅食行为，通过个体之间的协作和信息共享来搜索最优解。门控循环单元(GRU)是一种常用的循环神经网络(RNN)变体，具有较少的参数和更好的长期依赖建模能力。

下面是使用麻雀算法优化SSA-GRU神经网络进行回归预测的MATLAB代码：

% 参数设置
maxIterations = 100; % 最大迭代次数
populationSize = 50; % 种群规模
dim