目录
预测效果
CNN-GRU卷积神经网络结合门控循环单元是一种结合了卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）的深度学习模型，广泛应用于时间序列预测：
1. CNN-GRU的基本原理
CNN-GRU模型结合了CNN和GRU的优势，分别负责不同的任务：
- CNN（卷积神经网络） ：主要用于提取输入数据的局部特征。CNN通过卷积层和池化层提取图像、信号或时间序列数据的局部特征，具有强大的特征提取能力。
- GRU（门控循环单元） ：用于处理序列数据，解决传统RNN中的梯度消失和梯度爆炸问题。GRU通过更新门和重置门控制信息流，能够有效捕捉序列数据中的长期依赖关系。
2. 应用场景
CNN-GRU模型在多个领域有广泛应用，包括交通预测、风电功率预测、股价预测等。
3. 模型结构与实现
CNN-GRU模型通常包括以下结构：
- 输入层：接收原始数据（如时间序列等）。
- 卷积层：提取局部特征。
- 池化层：降低特征维度，保留重要信息。
- GRU层：处理序列数据，捕捉长期依赖关系。
- 全连接层：输出最终结果。
4. 优势与挑战
- 优势：CNN-GRU结合了CNN的局部特征提取能力和GRU的序列处理能力，能够有效处理复杂数据，提高预测精度和模型性能。
- 挑战：模型训练复杂，需要大量数据和计算资源，且对超参数敏感。
5. 相关研究与实现
多个研究和论文详细探讨了CNN-GRU模型的实现和应用，例如：
- Matlab实现：多个研究使用Matlab实现CNN-GRU模型，用于时间序列预测。
6. 未来发展方向
- 融合注意力机制：结合注意力机制（Attention）可以进一步提升模型性能。
- 轻量化模型：优化模型结构，减少计算资源消耗，适用于边缘设备和实时应用。
结论
CNN-GRU是一种强大的深度学习模型，结合了CNN和GRU的优，具有良好的扩展性和应用潜力。随着技术的不断发展，CNN-GRU模型将在更多领域发挥重要作用。
代码设计
%% 清空环境变量
warning off % 关闭报警信息
close all % 关闭开启的图窗
clear % 清空变量
clc % 清空命令行
%% 导入数据（时间序列的单列数据）
data = xlsread('数据集.xlsx');
[h1,l1]=data_process(data,24); %步长为24，采用前24个时刻的温度预测第25个时刻的温度
res = [h1,l1];
num_samples = size(res,1); %样本个数
% 训练集和测试集划分
outdim = 1; % 最后一列为输出
num_size = 0.7; % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim; % 输入特征维度
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);
% 数据归一化
[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);
%% 数据平铺
for i = 1:size(P_train,2)
trainD{i,:} = (reshape(p_train(:,i),size(p_train,1),1,1));
end
for i = 1:size(p_test,2)
testD{i,:} = (reshape(p_test(:,i),size(p_test,1),1,1));
end
targetD = t_train;
targetD_test = t_test;
numFeatures = size(p_train,1);