回归预测 | MATLAB实GRU多输入单输出回归预测
回归预测 | MATLAB实GRU多输入单输出回归预测
目录
- 回归预测 | MATLAB实GRU多输入单输出回归预测
- 预测效果
- 基本介绍
- 程序设计
- 参考资料
预测效果



基本介绍
回归预测 | MATLAB实GRU多输入单输出回归预测。使用GRU作为RNN的一种变体来处理时间序列数据。GRU相比传统的RNN有较好的记忆能力和防止梯度消失的特性。在模型构建中,输入层将多个时间序列数据输入到GRU模型中,而输出层通常是一个全连接层,用于将GRU的输出映射到预测的单一输出变量。
程序设计
- 完整代码:MATLAB实GRU多输入单输出回归预测
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc
addpath(genpath(pwd))
%% 导入数据
data = readmatrix('day.csv');
data = data(:,3:16);
res=data(randperm(size(data,1)),:); %此行代码用于打乱原始样本,使训练集测试集随机被抽取,有助于更新预测结果。
num_samples = size(res,1); %样本个数% 训练集和测试集划分
outdim = 1; % 最后一列为输出
num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);% 数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);
参考资料
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128267322?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128234920?spm=1001.2014.3001.5501
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