MATLAB 实现基于门控循环单元（GRU）的多输入单输出回归预测的方法的示例（包含详细的完整的程序和数据）

本文介绍了如何用MATLAB实现基于GRU（门控循环单元）的多输入单输出回归预测任务的示例，首先讲述了GRU的基本原理及优势，之后展示了一个完整的示例流程，涵盖生成合成数据集、搭建并训练GRU网络以及评估预测效果的具体代码及解释。适用于从事深度学习特别是循环神经网络方向的研究员和技术人员学习和实践，可以帮助更好地理解和运用GRU在预测模型的设计中。 适合人群：有MATLAB编程经验和基础AI/ML知识的人士尤其受益于本资料，能够加深对于RNN变体的理解，并将其应用到具体的实际问题解决当中。 使用场景及目标：适合希望掌握在MATLAB环境利用GRU进行复杂系统建模的技术人员，用于提升在诸如时间序列预测等领域的问题处理能力。 其他说明：提供了详细代码供使用者跟随演示逐步实操，在实验过程中验证和感受GRU相比于标准RNN的优势及其对提高模型训练和推理速度的作用。