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1. Matlab实现基于门控循环单元的数据回归预测（完整源码和数据) 2. 多变量输入，单变量输出，数据回归预测 3. 评价指标包括：R2、MAE、MSE、RMSE 4. 包括拟合效果图、预测误差图、预测结果图等等 5. Excel数据，暂无版本限制，推荐2018B及以上版本 6. 其他代码连接：https://docs.qq.com/sheet/DT1hWRkpoVVJ3TGZv?tab=BB08J2

GRU门控循环单元时间序列预测 包含以下.m功能文件 RNN_gate.m RNN_feedforward.m op_fc.m main.m batch_norm.m

6种算法（线性回归、随机森林、支持向量机、BP神经网络、GRU、LSTM）对电力系统负荷进行预测。通过一个简单的例子。 各种算法（线性回归、随机森林、支持向量机、BP 神经网络、GRU、LSTM）用于电力系统负载预测/电力预测。

文本生成keras 使用CNN和GRU层的Keras文本生成实现

matlab有些代码不运行#NeuralTalk 该项目包含用于学习多模式递归神经网络的Python + numpy源代码，这些神经网络使用句子描述图像。 最近在一篇文章中介绍了这方面的工作，并且在过去几个月中，该领域一直是研究界发表的多篇学术论文的主题。 该代码当前实现和提出的模型。 两种模型均拍摄图像并使用递归神经网络（LSTM或RNN）预测其句子描述。 概述 该项目的管道如下所示： 输入是使用Amazon Mechanical Turk收集的图像和5个句子描述的数据集。 特别是，此代码库是针对，和数据集设置的。 在训练阶段，将图像作为输入馈送到RNN，并要求RNN根据神经网络的隐藏层介导的当前单词和先前上下文来预测句子的单词。 在此阶段，通过反向传播训练网络的参数。 在预测阶段，将一组让步图像传递给RNN，RNN一次生成一个单词的句子。 用BLEU评分评估结果。 该代码还包括用于以HTML可视化结果的实用程序。 依存关系 Python 2.7 ， numpy / scipy的现代版本， perl （如果要进行BLEU分数评估）， argparse模块。 这些大多数都可以通过pip

MATLAB实现GRU门控循环单元多特征分类预测（完整源码和数据） 数据为多特征分类数据，输入12个特征，分四类,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。 运行环境MATLAB2020b及以上。

使用LSTM、GRU、BPNN进行时间序列预测源码+数据集（课设源码）.zip 使用LSTM、GRU、BPNN进行时间序列预测 Jupyter Notebook 课程大作业 使用LSTM、GRU、BPNN进行时间序列预测 Jupyter Notebook 课程大作业

基于BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 输入多个特征，分四类。 基于BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元的数据分类预测（Matlab完整程序和数据） 基于BO-GRU贝叶斯优化门控循环单元的数据分类预测（Matlab完整程序和数据）

MATLAB实现GWO-GRU灰狼算法优化门控循环单元多输入单输出回归预测（完整源码和数据） 灰狼算法优化参数为初始学习率，隐藏层节点个数，正则化参数。 数据为多输入回归数据，输入6个特征，输出1个变量。 运行环境MATLAB2020b及以上,程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。