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

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：

layers = [
    imageInputLayer([32 32 3])