MATLAB实现PSO-GRU(粒子群优化门控循环单元)时间序列预测（含完整的程序和代码详解）

内容概要：该项目介绍了利用MATLAB实现粒子群优化（PSO）算法与门控循环单元（GRU）结合进行时间序列预测的过程。首先通过详细解读PSO和GRU模型的基本概念，继而提出了包括数据准备、模型建立、优化实现到评估的一套流程，并给出了详细的代码示例。 适用人群：具有一定编程经验和对时间序列预测感兴趣的科研工作者及技术爱好者。 使用场景及目标：适用于需要高精度时间序列预测的实际应用场景，比如股票市场趋势判断、天气情况估计以及电力负荷预期等。 其他说明：项目特别强调了数据质量的重要性，在执行PSO-GRU预测前应确保无缺失值并且已经过适当清洗。同时提供了可能的研究发展方向，比如优化现有的PSO算法提升搜索效能，或是将不同模型融合获得更强预测能力。