MATLAB使用贝叶斯优化的卷积门控循环单元（BO-CNN-GRU）进行多变量时间序列预测（包含详细的完整的程序和数据）

本文详细介绍了一种使用贝叶斯优化的卷积门控循环单元（BO-CNN-GRU）进行多变量时间序列预测的方法，并提供了在MATLAB环境下的完整程序代码及所需的数据示例。主要内容涵盖合成数据生成、数据处理与分割、建立优化后的CNN-GRU网络模型以及对模型进行测试与评估的过程，最后通过图表比较预测与真实数据，显示了所提出方法的应用潜力。适用于那些希望运用深度学习技术进行数据分析的研究员或是有一定基础的学生、科研人士及专业从业者等，尤其适合需要解决时序相关问题的任务。 适用人群：熟悉基本数学与统计概念、有志于从事时间序列研究或已有初步机器学习基础的学习者。 使用场景及目标：对于复杂的含有周期成分的时间序列历史信息做有效预测，比如金融市场分析或者工程领域的动态系统监测等领域内需要对大量传感器读数值作预估的情形。 本文通过一个实例，引导读者逐步完成一个多变量时序建模实验，既强调代码操作，也涉及模型背后的理论依据解读，在学习完之后还给出了后续深入工作的可能发展方向。