MATLAB中实现基于遗传算法（GA）优化的门控循环单元（GRU）进行数据多输入单输出回归预测（包含详细的完整的程序和数据）

内容概要在本文档中详细介绍了在MATLAB环境中运用遗传算法（GA）对门控循环单元（GRU）网络模型进行优化，并实现多输入单一输出的数据回归预测的技术过程，涵盖数据生成、模型建立与配置、遗传算法优化以及最终的训练和效果测试。 适合人群本总结适用于从事深度学习特别是涉及序列数据研究的专业人士，如机器学习工程师、科研工作者或希望深化自己神经网络建模技能的学习者。 使用场景及目标包括但不限于：解决实际应用中遇到的时间序列预测问题、提升对于RNN家族中高级组件的理解水平以及掌握复杂任务下模型调参的具体手法，尤其着重于增强回归问题的精度表现。 附加说明随文提供的范例代码全面细致，使得初学者能顺利跟随教程建立起自身项目，在实践中探索遗传搜索法的优势所在。