SA优化GRU回归预测（matlab代码)

模拟退火算法（Simulated Annealing，简称SA）是一种用于解决优化问题的启发式算法。它受到固体退火过程中温度逐渐降低的启发，通过随机性的搜索和接受劣解的策略，来在复杂的搜索空间中寻找全局最优解或接近最优解。

数据为Excel股票预测数据。

数据集划分为训练集、验证集、测试集,比例为8：1：1

模块化结构：代码按照功能模块进行划分，清晰地分为数据准备、参数设置、算法处理块和结果展示等部分，提高了代码的可读性和可维护性。

数据处理流程清晰：对数据进行了标准化处理，包括Zscore标准化，将数据分为训练集、验证集和测试集，有助于保证模型训练的准确性和可靠性。

结果可视化：通过绘制SA寻优过程收敛曲线、训练集、验证集和测试集的真实标签与预测标签的曲线对比图，直观地展示了模型的预测效果，便于用户理解算法和模型的性能。

同时输出多个评价指标：

平均绝对误差（MAE）

平均相对误差（MAPE）

均方误差（MSE）

均方根误差（RMSE）

R方系数（R2）

代码有中文介绍。

代码能正常运行时不负责答疑!

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