双向门控循环单元

随风飘摇的土木狗

【MATLAB第97期】基于MATLAB的贝叶斯Bayes算法优化BiGRU双向门控循环单元的多输入单输出回归预测模型，含GRU与BiGRU多层结构优化选择前面在【MATLAB第10期】讲解了基于贝叶斯Bayes算法优化LSTM长短期记忆网络的多输入单输出回归预测模型。

机器学习之心

分类预测 | MATLAB实现基于BiGRU-AdaBoost双向门控循环单元结合AdaBoost多输入分类预测1.MATLAB实现基于BiGRU-AdaBoost双向门控循环单元结合AdaBoost多输入分类预测； 2.运行环境为Matlab2020b； 3.输入多个特征，分四类，多特征分类预测； 4.data为数据集，excel数据，前12列输入，最后1列输出四类标签，运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹。

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时序预测 | MATLAB实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元时间序列预测MATLAB实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元时间序列预测。基于贝叶斯(bayes)优化双向门控循环单元的时间序列预测，BO-BiGRU/Bayes-BiGRU时间序列预测模型。 1.优化参数为：学习率，隐含层节点，正则化参数。 2.评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。 3.运行环境matlab2018b及以上。

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区间预测 | MATLAB实现QRBiGRU双向门控循环单元分位数回归时间序列区间预测MATLAB实现QRBiGRU双向门控循环单元分位数回归时间序列区间预测。基于分位数回归的双向门控循环单元QRBiGRU的时间序列区间预测（主要应用于风速，负荷，功率）（Matlab完整程序和数据）运行环境matlab2020及以上，单变量时间序列预测。 excel数据，方便学习和替换数据。

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分类预测 | MATLAB实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元多输入分类预测1.Matlab实现BO-BiGRU贝叶斯优化双向门控循环单元多特征分类预测，运行环境Matlab2020b及以上； 2.可视化展示分类准确率，可在下载区获取数据和程序内容。 3.输入15个特征，输出4类标签。 4.贝叶斯优化参数为隐藏层节点、初始学习率、正则化系数。

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回归预测 | MATLAB实现基于BiGRU-AdaBoost双向门控循环单元结合AdaBoost多输入单输出回归预测1.MATLAB实现基于BiGRU-AdaBoost双向门控循环单元结合AdaBoost多输入单输出回归预测； 2.运行环境为Matlab2020b； 3.输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测； 4.data为数据集，excel数据，前7列输入，最后1列输出，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和MBE多指标评价。