学校网站首页制作,什么是网络工程师,wordpress 主题 love,做网站较好的公司回归预测 | 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…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);
resdata(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?spm1001.2014.3001.5501 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128234920?spm1001.2014.3001.5501
