MATLAB实现多维时序预测：基于门控循环单元（GRU）的多变量时间序列预测

MATLAB实现多维时序预测：基于门控循环单元（GRU）的多变量时间序列预测

在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB实现基于门控循环单元（GRU）的多变量时间序列预测模型。GRU是一种流行的循环神经网络（RNN）变体，适用于处理具有长期依赖性和多维输入的时间序列数据。我们将逐步说明如何实施该模型，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备数据。假设我们有一个多变量时间序列数据集，其中包含多个观测指标，每个观测指标在不同时间点上采集。我们的目标是根据过去的观测值预测未来的观测值。为了简化问题，我们假设每个观测指标的取值都在0到1之间，并且数据已经按时间顺序排列。

接下来，我们将使用MATLAB的神经网络工具箱来构建GRU模型。首先，我们需要定义模型的结构。GRU模型由多个门控单元组成，每个门控单元都有自己的权重和偏置。在MATLAB中，我们可以使用gruLayer函数来创建一个GRU层，然后将多个GRU层堆叠在一起以构建完整的模型。

下面是一个示例代码片段，展示了如何创建一个包含两个GRU层的模型：

numFeatures = size