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基于CNN-GRU的多变量回归预测（Matlab）: 多输入单输出回归及多维数据拟合，适用于Matlab环境

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简介：
本项目采用CNN与GRU结合的方法，在MATLAB环境下进行多变量时间序列的回归预测。旨在实现多输入单输出的数据分析，并处理高维度数据间的复杂关系。适合需要对大规模、复杂数据集进行预测的研究者和工程师使用。 CNN-GRU多变量回归预测（Matlab） 1. 卷积门控循环单元（Convolutional Gated Recurrent Unit，CNN-GRU）：这是一种深度学习模型，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。它用于处理时序数据和多维数据的回归预测或拟合任务。 2. 运行环境为Matlab 2020b； 3. 多输入单输出的数据回归预测； 4. 主文件名为CNN_GRUNN.m，其中包含了需要处理的数据。 该程序使用卷积门控循环单元（CNN-GRU）进行多变量的回归预测。它适用于多维数据拟合和预测任务，并且其主要特点是能够同时利用卷积神经网络在空间特征提取方面的优势以及门控循环单元对时序信息的有效建模能力，从而更好地处理长期依赖关系问题。

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  • 基于CNN-GRU的多变量回归预测（Matlab）: 多输入单输出回归及多维数据拟合，适用于Matlab环境
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    本项目采用CNN与GRU结合的方法，在MATLAB环境下进行多变量时间序列的回归预测。旨在实现多输入单输出的数据分析，并处理高维度数据间的复杂关系。适合需要对大规模、复杂数据集进行预测的研究者和工程师使用。 CNN-GRU多变量回归预测（Matlab） 1. 卷积门控循环单元（Convolutional Gated Recurrent Unit，CNN-GRU）：这是一种深度学习模型，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。它用于处理时序数据和多维数据的回归预测或拟合任务。 2. 运行环境为Matlab 2020b； 3. 多输入单输出的数据回归预测； 4. 主文件名为CNN_GRUNN.m，其中包含了需要处理的数据。 该程序使用卷积门控循环单元（CNN-GRU）进行多变量的回归预测。它适用于多维数据拟合和预测任务，并且其主要特点是能够同时利用卷积神经网络在空间特征提取方面的优势以及门控循环单元对时序信息的有效建模能力，从而更好地处理长期依赖关系问题。
     
  • 基于CNN-GRU-Attention的回归预测模型及MATLAB实现（多变量输入）
    优质
    本研究提出一种结合卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)和注意力机制的新型回归预测模型，特别适用于处理具有复杂时间序列特性的多变量数据。利用MATLAB对该混合架构进行建模与实现，展示了其在处理金融或医疗等领域的高维动态数据集中的有效性及优越性能。 基于卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制（CNN-GRU-Attention）的回归预测模型适用于多变量输入数据。该代码使用MATLAB 2020版本及以上编写，具备高质量且易于学习与扩展的特点。评价指标包括R²、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，以全面评估模型性能。
     
  • 基于XGBoost算法的回归预测——多输入单输出
    优质
    本研究采用XGBoost算法进行回归分析和预测，构建了多输入单输出模型，有效提升了预测精度与效率。 文本涉及数据集的使用，主函数的设计以及训练模型与预测模型的过程。
     
  • 基于MATLAB的DBN回归预测（含多输入单输出完整源码及数据）
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    本项目采用MATLAB开发，实现深度信念网络(DBN)用于回归预测任务，支持多输入单输出模式，并提供完整的代码和测试数据集。 回归预测 | MATLAB实现DBN（深度置信网络）多输入单输出（完整源码和数据）。适用于MATLAB2018b及以上版本的运行环境。
     
  • 基于CNN-LSTM-Attention的回归预测及多变量输入模型的Matlab代码
    优质
    本项目提供了一套使用MATLAB编写的基于CNN-LSTM-Attention架构的回归预测模型代码，适用于处理复杂时间序列数据和多变量输入问题。 基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)的回归预测模型适用于多变量输入场景。该模型使用MATLAB 2020版本及以上编写，代码质量高且易于学习与数据替换。评价指标包括R²、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（根均方误差）和MAPE（平均绝对百分比误差）。
     
  • 基于BP神经网络的多输入多输出数据回归预测Matlab程序
    优质
    本简介介绍了一种运用BP神经网络进行多输入多输出数据回归预测的MATLAB程序实现方法。该程序能够有效处理复杂的数据关系，提供精确的预测结果，在工程与科学应用中具有广泛的价值。 基于BP神经网络的数据回归预测Matlab程序，适用于多输入多输出的情况。该程序利用BP（反向传播）算法进行训练，并能够处理复杂的非线性关系以实现准确的预测效果。通过调整隐藏层节点数量、学习率和迭代次数等参数，可以优化模型性能，使其更适应具体的应用场景。
     
  • 基于MATLAB的CNN-BiLSTM-Attention模型多输入单输出回归预测（含完整源码及数据）
    优质
    本研究提出了一种利用MATLAB实现的CNN-BiLSTM-Attention混合模型，用于解决复杂时间序列的数据预测问题。该模型采用多输入单输出结构进行回归分析，并提供了包含全部代码和原始数据集以供学术交流与应用实践。 在Matlab环境中实现CNN-BiLSTM-Attention模型用于多变量回归预测的方法如下： 1. 数据集 `data` 格式为Excel文件，包含7个输入特征和1个输出特征。 2. 运行主程序文件即可开始执行代码。 3. 在命令窗口中会显示MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）和MBE（平均偏差误差），这些评估指标可以帮助分析模型预测的准确性。数据集及源码可以在下载区域获取，但请注意确保将它们放置在同一文件夹内，并使用Matlab 2021b或更新版本运行。 4. 在注意力机制模块中采用了SEBlock（Squeeze-and-Excitation Block）结构单元来增强通道维度上的特征表达能力。该模块引入了通道级的注意力机制，通过为每个特征通道添加权重以突出其重要性，在不同的任务下可以加强或者削弱特定的特征信息，从而更有效地提取有用的特性。 5. SEBlock的操作流程主要包括三个步骤：首先执行Squeeze（压缩）操作，这一步骤会将空间维度的信息进行整合而保持原有的通道数量不变；接着是融合全局信息的过程——即通过全局池化技术来生成实数值向量。这些实数是由每个特征通道的值加权平均得到的，在计算过程中需除以整个输入图像的空间尺寸（H*W）。 6. 接下来进行Excitation（激励）操作，这是SEBlock的关键部分之一，它会根据上述步骤产生的权重来调整各个通道的重要性程度。
     
  • MATLAB中的GRU回归预测：多输入单输出的完整源码与数据实现
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    本项目提供了一个基于MATLAB的完整解决方案，用于演示如何使用GRU神经网络进行多输入单输出的时间序列回归预测。其中包括详细注释的代码和配套的数据集，适合于科研及工程应用中的时间序列分析任务。 回归预测 | 使用MATLAB实现GRU（门控循环单元）多输入单输出模型。此项目适用于MATLAB 2020b及以上版本的运行环境，并提供完整源码及数据。
     
  • 基于MATLAB的Attention-GRU多输入单输出回归预测实现（附完整代码解析）
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    本文章介绍了利用MATLAB进行Attention-GRU模型开发的方法，专注于多输入单输出的回归预测问题，并提供了详尽的代码注释和解析。 本段落档全面介绍了结合注意力机制与门控循环单元（TPA-GRU）的时间序列预测项目，适用于多输入单输出的回归任务。文章从理论背景到实践编码进行了详尽指导，并提供了数据预处理、构建含有注意力层模型以及最终评估全流程的相关代码示例。 适用人群：具有编程经验的研发人员，特别是对深度学习和时间序列分析感兴趣的工程师和技术专家。 使用场景及目标：适用于多个变量同时变化的系统建模与预测问题，例如股票市场波动、环境监测等领域。目的是帮助开发者掌握利用MATLAB建立高效TPA-GRU模型的方法和技术。 此外，文档还探讨了未来可能的研究方向，包括模型优化和引入外部因素等扩展研究领域。