MATLAB实现基于QPSO-GRU、PSO-GRU、GRU多变量回归预测（含完整的程序和代码详解）

内容概要：本项目展示了如何在MATLAB上构建QPSO-GRU、PSO-GRU、以及单独的GRU模型完成多变量回归任务的技术文档。主要目的是展示这些模型在多变量时间序列数据预测上的效能，并提供了完整详尽的代码示例以便于理解。通过对算法的理解，设置超参数，并采用诸如QPSO和PSO这样的进化计算策略寻找最优值进一步提高了模型的表现。 适用人群：具有编程经验特别是对MATLAB有一定认识的研发工程师、数据分析师及深度学习爱好者等。 使用场景及目标：本文适用于希望了解或正在寻找用深度学习和粒子群优化算法组合来解决问题的技术团队或个人研究人员，可用于理解和实现针对时间序列的数据回归预测，尤其适合需要预测复杂环境中的数值变量情况。 其它说明：对于有兴趣进一步提升预测精度的学者而言，在这个工作的基础上可以加入更多的机器学习或深度学习技术来进行扩展。此外文中提及到可能的发展方向还包括增加数据集、集成不同的深度学习模型或者使用集成方法。