基于门控循环单元的数据回归预测 GRU

一、作品详细简介

1.1 附件文件夹程序代码截图

全部完整源代码,请在个人首页置顶文章查看:

学行库小秘_CSDN博客​编辑https://blog.csdn.net/weixin_47760707?spm=1000.2115.3001.5343

1.2 各文件夹说明

1.2.1 main.m 主函数文件

MATLAB代码的详细实现步骤解析,该代码实现了一个基于GRU(门控循环单元)的回归预测模型:


1. 数据导入与预处理

  • 功能 :从Excel文件数据集 .xlsx 中读取数据,存储到矩阵res中。
  • 说明:数据集应包含103行样本,每行有8列(前7列为特征,最后一列为目标值)。

2. 划分训练集和测试集

  • 步骤
    1. 生成1~103的随机排列(randperm)。
    2. 前80个样本作为训练集,后23个样本作为测试集。
    3. 输入特征(前7列)转置为行向量(7×80和7×23)。
    4. 目标值(第8列)转置为行向量(1×80和1×23)。

3. 数据归一化

  • 功能:将数据归一化到[0, 1]区间。
  • 关键
    • 训练集归一化并保存参数(ps_input , ps_output)。
    • 测试集使用训练集的参数归一化(避免数据泄露)。

4. 数据重塑

  • 目的:将数据转换为GRU网络需要的4D格式(特征×高度×宽度×样本数)。
  • 结构:每个样本被重塑为7×1×1的3D矩阵(7个特征视为时间步)。

5. 转换为元胞数组

  • 原因:MATLAB的序列网络(如GRU)要求输入数据为元胞数组。
  • 结果:每个元胞包含一个样本的7×1特征矩阵。

6. 构建GRU网络模型

  • 结构
    • sequenceInputLayer(7):接收7维序列输入。
    • gruLayer(10) :10个GRU单元,仅输出最后时间步的结果('last')。
    • reluLayer:非线性激活函数。
    • regressionLayer:回归任务输出层。

7. 设置训练选项

  • 关键配置
    • 优化器:Adam。
    • 最大迭代次数:1500。
    • 初始学习率:0.01,每400次衰减50%。
    • 每轮训练前打乱数据。
    • 实时绘制训练进度。

8. 训练模型

  • 输入 :训练集元胞数组p_train 和目标值t_train
  • 输出
    • net:训练好的GRU模型。
    • Loss:训练过程中的损失记录。

9. 预测与反归一化

  • 步骤
    1. 用训练好的模型预测训练集和测试集。
    2. 将预测结果反归一化到原始量纲。
    3. 转置数据维度以匹配原始目标值格式。

10. 性能评估

(1) 计算均方根误差(RMSE)

(2) 计算多维度指标


11. 可视化结果

(1) 训练过程曲线

(2) 预测值与真实值对比

(3) 预测-真实值散点图

12. 网络结构分析

  • 功能:可视化模型结构,检查各层输入/输出维度是否匹配。

总结

该代码完整实现了以下流程:

  1. 数据准备 → 2. GRU 网络构建 → 3. 模型训练 → 4. 预测评估 → 5. 结果可视化
    核心创新点
  • 将7维特征视为时间序列输入GRU(每个特征作为一个时间步)。
  • 使用多维度评估指标(R²、MAE、MBE、MSE、MAPE)全面验证模型性能。
  • 详细的训练过程可视化和预测结果对比分析。

2 main.m 主函数文件部分代码

1.2.2 数据集文件

数据集为Excel数据csv格式文件,可以方便地直接替换为自己的数据运行程序。原始数据文件包含7列特征列数据和1列输出标签列数据,一共包含103条样本数据,具体如图所示。

二、代码运行结果展示

该代码实现了一个基于GRU神经网络的回归预测模型。

首先,代码导入数据集并随机划分训练集(80个样本)和测试集(23个样本),对特征和目标值进行归一化预处理;

其次,将数据重塑为GRU网络要求的格式,构建包含输入层、GRU层(10个单元)、ReLU激活层和回归层的网络结构,使用Adam优化器进行1500轮训练;

最后,对预测结果反归一化后,计算RMSE、R²、MAE、MBE、MSE和MAPE等多维度评估指标,并通过误差曲线、预测值对比图和散点图全面可视化模型性能。

三、注意事项 :

1.程序运行软件推荐Matlab 2018B版本及以上;

2.所有程序都经过验证,保证程序可以运行。此外程序包含简要注释,便于理解。

3.如果不会运行,可以帮忙远程运行原始程序以及讲解和其它售后,该服务需另行付费。

  1. 代码包含详细的文件说明,以及对每个程序文件的功能注释,说明详细清楚。

5.Excel数据,可直接修改数据,替换数据后直接运行即可。

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