基于门控循环单元GRU多变量时间序列预测，门控循环单元GRU多维时间序列预测，多变量输入模型 评价指标包括:R2、MAE、M

门控循环单元（Gated Recurrent Unit，简称GRU）是一种在深度学习领域常见的递归神经网络（Recurrent Neural Network，RNN）的变体，主要用于处理序列数据，特别是时间序列预测任务。与传统的RNN相比，GRU通过引入门控机制解决了长距离依赖问题，提高了训练效率和预测准确性。 在多变量时间序列预测中，GRU模型能够接收多个输入变量，这些变量可能在时间上相互关联，共同影响目标变量的变化。例如，在环境科学中，温度、湿度、风速等多个因素可能共同决定降雨量；在金融领域，股票价格、市场情绪、经济指标等可以一起影响未来走势。这种模型能够捕捉到不同变量之间的复杂交互关系，从而提高预测的精确性。 评价模型性能时，通常会用到以下几种指标： 1. R2分数（决定系数）：R2值衡量了模型预测结果与实际数据的吻合程度，其取值范围为0到1，1表示完全拟合，0表示模型预测效果与随机猜测无异。 2. 均方误差（Mean Absolute Error，MAE）：计算的是模型预测值与真实值之间绝对差的平均值，用于衡量预测的平均误差。 3. 均方误差（Mean Squared Error，MSE）：与MAE类似，但计算的是差值的平方平均值，对大误差更敏感。 4. 均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）：是MSE的平方根，单位与原始数据相同，更直观地反映误差大小。 5. 平均绝对百分比误差（Mean Absolute Percentage Error，MAPE）：以百分比形式表示预测值与真实值的平均误差，特别适合于数据波动幅度较大的场景。 在提供的压缩包中，可能包含以下内容： - "运行.docx"：可能是关于如何运行和评估模型的文档。 - "main.m"：这可能是一个MATLAB程序，用于构建和训练GRU模型。 - "fical.m"：可能是一个辅助函数，用于数据预处理、模型训练或结果评估。 - "2.png"至"4.png"：可能是数据可视化图表或者模型结构图。 - "1.png"：可能展示了一个关键步骤或结果的截图。 - "新建文本文档.txt"：可能包含了代码注释、说明或数据来源信息。 - "数据集.xlsx"：这是一个Excel文件，包含了用于训练和测试模型的时间序列数据。 要深入学习和应用这个模型，你需要理解GRU的工作原理，熟悉MATLAB编程，以及掌握数据预处理和模型调优的基本技巧。通过阅读"运行.docx"和"新建文本文档.txt"，结合源代码，你可以了解模型的实现细节和数据集的使用方法。同时，"2.png"至"4.png"中的图表能帮助你理解模型的表现和数据的特性。利用"数据集.xlsx"中的数据，你可以尝试调整模型参数，以优化预测性能。