CNN-GRU多变量回归预测（Matlab）
1.卷积门控循环单元多输入单输出回归预测,或多维数据拟合；
2.运行环境Matlab2020b;
3.多输入单输出，数据回归预测；
4.CNN_GRUNN.m为主文件，data为数据；
使用Matlab编写的CNN-GRU多变量回归预测程序，可用于多维数据拟合和预测。该程序的输入为多个变量，输出为单个变量的回归预测结果。主要文件为CNN_GRUNN.m，其中包含了需要处理的数据。
提取的
1. 卷积门控循环单元（Convolutional Gated Recurrent Unit，CNN-GRU）：一种深度学习模型，结合了卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）和门控循环单元（Gated Recurrent Unit，GRU）的特性，用于处理时序数据和多维数据的回归预测或拟合任务。
卷积门控循环单元（CNN-GRU）是深度学习中的一种模型，用于处理具有时序关系或多维结构的数据。相比于传统的循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），CNN-GRU在处理长期依赖关
2024-09-09 14:11:57
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1.Matlab实现TPA-LSTM Attention-LSTM多变量回归预测；
2.运行环境为Matlab2020b；
3.Train为训练集数据，Test为测试集数据，TPAMain.m为主程序，运行即可；其余m文件为子函数，无需运行,所有文件放在一个文件夹；
4.运行需要要GPU支持运算。
1. 使用Matlab实现了TPA-LSTM/Attention-LSTM多变量回归预测的算法。
2. 该算法在Matlab2020b环境下运行。
3. 程序包含了训练集数据（Train）、测试集数据（Test）以及一个主程序（TPAMain.m），只需运行主程序即可。其他的m文件是子函数，无需单独运行，建议将所有文件放在同一个文件夹中。
4. 运行该程序需要GPU支持进行计算。
涉及的
1. TPA-LSTM/Attention-LSTM：这是一种多变量回归预测的算法。TPA-LSTM（Temporal Pattern Attention-LSTM）和Attention-LSTM分别是基于LSTM（长短期记忆）模型的改进版本，用于处理时间序列数据并关注序列中的重要模式和特征。
2023-11-21 20:38:57
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基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络(CNN-BILSTM)数据回归预测，多变量回归预测模型。
评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
2023-11-08 15:22:26
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