时序预测：基于MATLAB实现的GRU模型进行时间序列多步预测

时间序列预测是指根据过去的观测数据来预测未来的数值或趋势。在许多实际应用中，如股票价格预测、天气预报等，时间序列预测都扮演着重要的角色。本文将介绍如何使用MATLAB实现GRU（门控循环单元）模型进行时间序列多步预测。

GRU是一种常用的循环神经网络（RNN）变体，它具有较少的参数和更强的建模能力。与传统的RNN相比，GRU引入了更新门和重置门的概念，以更好地捕捉时间序列中的长期依赖关系。在本文中，我们将使用MATLAB的Deep Learning Toolbox来构建和训练GRU模型。

首先，我们需要准备时间序列数据。假设我们有一个包含连续测量值的时间序列，我们的目标是根据过去的观测值预测未来多个时间步长的值。为了简化问题，我们将使用一个预先生成的随机时间序列作为示例数据。

% 生成随机时间序列数据
numSamples = 1000;
t = (1:numSamples)