基于MATLAB的PSO-GRU神经网络多输入回归预测实现（含完整源码及数据）

简介：
本项目采用MATLAB开发，结合粒子群优化算法与门控循环单元神经网络，构建高效多输入回归预测模型，并提供详尽代码和实验数据支持。 本项目探讨了使用MATLAB实现基于PSO-GRU（粒子群优化与门控循环单元）的多输入回归预测方法。PSO-GRU是一种结合传统优化算法与深度学习模型的技术，特别适用于处理时间序列预测问题，尤其是具有多个输入变量和一个输出变量的数据集。 PSO（粒子群优化）是基于群体智能的一种全局优化算法，模拟鸟类或鱼类的行为模式。在迭代过程中，每个粒子代表可能的解，并通过更新位置和速度来寻找最优解。其优点在于能够高效地搜索大规模解决方案空间且易于实现与调整。GRU（门控循环单元）则是RNN（循环神经网络）的一种变体，用于解决长期依赖问题。GRU通过“重置门”和“更新门”控制信息流动，既能保持长期依赖性又能避免梯度消失或爆炸的问题。 在多输入回归预测中，GRU能够有效捕捉不同输入特征之间的动态关系并学习它们对未来输出的影响。MATLAB被选为实现平台是因为它提供了丰富的数学运算工具及深度学习框架，使得开发与调试此类模型相对简便。通常，MATLAB2020b及以上版本包含了支持深度学习所需的所有功能。 文件PSO_GRU.m很可能是主程序文件，包含整个预测模型的实现过程，包括PSO初始化、迭代以及GRU网络训练和预测等部分。“fitness.m”可能定义了粒子适应度函数即评估PSO中每个粒子解（即GRU网络参数）质量的脚本。图片“PSO-GRUNN1.png”至“PSO-GRUNN4.png”展示了模型结构、训练过程中的损失变化或预测结果可视化，有助于理解模型行为和性能。“data.xlsx”是提供给模型用于训练和测试的实际数据集，包含7个输入特征与一个目标变量。这些数据可以是时间序列形式的监测指标。 项目结合了优化算法和深度学习模型以处理具有多个输入变量的时间序列预测问题。通过使用PSO来优化GRU网络权重，在确保预测精度的同时减少了手动调参的工作量。这对于能源消耗预测、股票市场分析或天气预报等实际应用领域而言，有着重要的价值。