基于MATLAB的卷积神经网络结合门控循环单元（CNN-GRU）的时间序列预测

基于MATLAB的卷积神经网络结合门控循环单元（CNN-GRU）的时间序列预测

在本文中，我们将介绍如何使用MATLAB实现基于卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）的时间序列预测模型。时间序列预测是一项重要的任务，在许多领域中都具有广泛的应用，例如气象预测、股市分析和交通流量预测等。

首先，我们需要准备数据集。我们选择一个具有连续数值的时间序列数据集，可以是任何具有连续变化趋势的数据，例如气温、股票价格或销售量等。在这里，我们将使用一个示例数据集，该数据集包含了每天的气温记录。假设我们已经将数据集加载到名为data的MATLAB变量中。

接下来，我们将进行数据预处理和特征工程。首先，我们将数据集划分为训练集和测试集。训练集将用于模型的训练和参数优化，而测试集将用于评估模型的性能。我们可以使用MATLAB中的函数train_test_split来完成这一任务。

[train_data, test_data] =