基于灰狼算法优化门控循环单元（GWO-GRU）神经网络实现多输入单输出回归预测

基于灰狼算法优化门控循环单元（GWO-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灰狼算法（Grey Wolf Optimization，GWO）优化门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）神经网络，以实现多输入单输出的回归预测。我们还将提供相应的 MATLAB 代码供参考。

GRU是一种常用的递归神经网络（RNN）模型，具有门控机制，能够有效地处理序列数据。GWO是一种基于自然界灰狼行为模式的优化算法，可以用于寻找最优解。

首先，我们需要定义问题的目标函数。在这个回归预测问题中，我们的目标是最小化预测值与实际值之间的均方误差（Mean Squared Error，MSE）。因此，我们可以将目标函数定义为：

function mse = objectiveFunction(x, input, target)
    % x是GRU模型的参数向量