使用MATLAB实现基于卷积神经网络和门控循环单元的数据预测

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本文介绍如何在MATLAB中结合卷积神经网络(CNN)和门控循环单元(GRU)构建数据预测模型。CNN用于特征提取,GRU处理序列数据,共同作用提高预测准确性。

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使用MATLAB实现基于卷积神经网络和门控循环单元的数据预测

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)的数据预测模型。CNN和GRU是深度学习中常用的神经网络模型,它们在图像处理和序列建模任务中表现出色。通过结合这两种模型,我们可以有效地处理具有时空特征的数据,并进行准确的预测。

首先,我们将讨论CNN模型的实现。CNN是一种专门用于处理具有空间结构的数据的神经网络模型。它通过卷积层和池化层来提取输入数据的特征,并通过全连接层进行分类或回归预测。下面是一个简单的MATLAB代码示例,展示如何构建一个具有两个卷积层和一个全连接层的CNN模型:

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