預測效果

CNN-GRU卷積神經網絡結合門控循環單元是一種結合了卷積神經網絡（CNN）和門控循環單元（GRU）的深度學習模型，廣泛應用于時間序列預測：

1. CNN-GRU的基本原理

CNN-GRU模型結合了CNN和GRU的優勢，分別負責不同的任務：

• CNN（卷積神經網絡） ：主要用于提取輸入數據的局部特征。CNN通過卷積層和池化層提取圖像、信號或時間序列數據的局部特征，具有強大的特征提取能力。
  
• GRU（門控循環單元） ：用于處理序列數據，解決傳統RNN中的梯度消失和梯度爆炸問題。GRU通過更新門和重置門控制信息流，能夠有效捕捉序列數據中的長期依賴關系。

2. 應用場景

CNN-GRU模型在多個領域有廣泛應用，包括交通預測、風電功率預測、股價預測等。

3. 模型結構與實現

CNN-GRU模型通常包括以下結構：

• 輸入層：接收原始數據（如時間序列等）。
• 卷積層：提取局部特征。
• 池化層：降低特征維度，保留重要信息。
• GRU層：處理序列數據，捕捉長期依賴關系。
• 全連接層：輸出最終結果。

4. 優勢與挑戰

• 優勢：CNN-GRU結合了CNN的局部特征提取能力和GRU的序列處理能力，能夠有效處理復雜數據，提高預測精度和模型性能。
• 挑戰：模型訓練復雜，需要大量數據和計算資源，且對超參數敏感。

5. 相關研究與實現

多個研究和論文詳細探討了CNN-GRU模型的實現和應用，例如：

• Matlab實現：多個研究使用Matlab實現CNN-GRU模型，用于時間序列預測。

6. 未來發展方向

• 融合注意力機制：結合注意力機制（Attention）可以進一步提升模型性能。
• 輕量化模型：優化模型結構，減少計算資源消耗，適用于邊緣設備和實時應用。
  

結論

CNN-GRU是一種強大的深度學習模型，結合了CNN和GRU的優，具有良好的擴展性和應用潛力。隨著技術的不斷發展，CNN-GRU模型將在更多領域發揮重要作用。

代碼設計

%%  清空環境變量
warning off             % 關閉報警信息
close all               % 關閉開啟的圖窗
clear                   % 清空變量
clc                     % 清空命令行%%  導入數據（時間序列的單列數據）
data = xlsread('數據集.xlsx');[h1,l1]=data_process(data,24);   %步長為24，采用前24個時刻的溫度預測第25個時刻的溫度
res = [h1,l1];
num_samples = size(res,1);   %樣本個數% 訓練集和測試集劃分
outdim = 1;                                  % 最后一列為輸出
num_size = 0.7;                              % 訓練集占數據集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 訓練集樣本個數
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 輸入特征維度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);%  數據歸一化
[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);%%  數據平鋪for i = 1:size(P_train,2)trainD{i,:} = (reshape(p_train(:,i),size(p_train,1),1,1));
endfor i = 1:size(p_test,2)testD{i,:} = (reshape(p_test(:,i),size(p_test,1),1,1));
endtargetD =  t_train;
targetD_test  =  t_test;numFeatures = size(p_train,1);