CNN-GRU多变量回归预测（Matlab）工具包
概述
本资源提供了一个基于MATLAB实现的CNN-GRU多变量回归预测工具包，专为解决多维度数据的拟合与预测问题设计。结合卷积神经网络（CNN）的强大特征提取能力和门控循环单元（GRU）对序列数据处理的优势，本程序特别适用于那些需要从时序或具有空间关联性的复杂数据集中进行精确预测的应用场景。
主要特点
- 技术融合：整合CNN与GRU两大深度学习模型，形成CNN-GRU架构，擅长于捕捉时空数据中的局部特征及长期依赖性。
- 多功能性：支持多输入单输出模式，适合多种维度的数据回归分析，无论是金融指标预测、气象数据分析还是任何其他领域的时间序列预测。
- 运行环境：本代码已在MATLAB 2020b环境下测试通过，确保了兼容性和稳定性。
- 核心文件：
CNN_GRUNN.m作为主驱动文件，用户可直接调用并配置参数以适应不同数据集。 - 数据准备：示例数据包含于
data文件夹内，方便用户快速上手，理解模型如何工作。
使用指南
- 安装要求：确保您的计算机上安装有MATLAB 2020b或更高版本。
- 启动预测：打开MATLAB，定位到包含
CNN_GRUNN.m的目录，运行此脚本。根据提示，用户可能需要调整输入数据路径以及模型训练的相关参数。 - 数据格式：请保证您的输入数据符合程序所需格式，一般需组织为多列代表不同的输入变量，单一列代表目标输出变量。
- 实验与调整：依据预测效果，用户可以微调模型参数（如层数、节点数等），优化预测性能。
应用领域
- 经济与金融时间序列分析
- 工业生产过程控制
- 自然科学领域的信号处理
- 城市交通流量预测
- 气象与环境变化研究
注意事项
- 在使用前，请确保您具备一定的MATLAB编程基础以及深度学习的基本知识。
- 考虑到计算资源的需求，推荐在配置较高的机器上运行此程序。
- 本工具包仅供学习与研究目的使用，具体应用时需考虑数据隐私与合规性问题。
通过本资源，用户能够高效地开展多变量数据的回归预测项目，探索数据背后的深层规律，为科研和工程实践带来强有力的支撑。