WOA-GRU多输入时序预测 | 鲸鱼优化算法-门控循环单元神经网络 | Matlab，WOA-GRU多输入时序预测，结合鲸鱼优化算法的Matlab门控循环单元神经网络研究

摘要：本研究采用WOA-GRU多输入时序预测模型，结合鲸鱼优化算法与门控循环单元神经网络，利用Matlab进行实现。该模型能有效处理多源时序数据，提高预测精度和稳定性。通过鲸鱼优化算法的智能寻优能力，对门控循环单元神经网络的参数进行优化，提升了模型的预测性能。该模型在时序预测领域具有广泛的应用前景。

目录

1、本代码基于Matlab平台编译，结合WOA（鲸鱼群算法）与GRU（门控循环单元神经网络）进行多输入数据时序预测。

2、输入训练的数据包含多个特征和一个响应值，可通过多个输入值预测一个输出值（多变量时序预测，特征数量可自行指定）。

3、采用归一化训练数据，提升网络泛化性能。

4、通过WOA算法优化GRU网络的学习率、神经元个数参数，记录最优的网络参数。

5、训练GRU网络进行回归预测，实现更精准的预测。

6、程序运行过程中显示优化进度条，可实时查看进展。

亮点与优势：

1、注释详细，几乎每一关键行都有注释说明，适合初学者学习。

2、直接运行Main函数即可查看所有结果，使用便捷。

3、编程习惯良好，逻辑清晰，方便阅读代码。

4、所有数据均采用Excel格式输入，替换数据方便。

5、出图丰富、美观，可直观查看运行效果。

6、附带详细的说明文档，包括算法原理+使用方法说明。

实际运行效果

（请在此处插入多张运行结果的图片）

部分程序

以下是部分关键代码的展示：

clc;                    % 清除命令窗口
clear;                  % 清除工作空间变量
warning off;            % 关闭警告信息
%% 导入数据
Data = table2array(readtable("数据集.xlsx"));  % 从Excel文件中读取数据
% 数据集包含样本数量、特征数量和响应值等信息
%% 划分训练集和测试集
% 打乱数据顺序以提升模型泛化性，然后划分训练集和测试集。
Train_InPut = ...;     % 训练输入数据
Train_OutPut = ...;     % 训练输出数据（响应值）
Test_InPut = ...;       % 测试输入数据
Test_OutPut = ...;      % 测试输出数据（响应值）用于验证模型性能。
```（后续省略部分代码以保持篇幅适中）... 省略部分代码以保持篇幅适中）... 省略部分代码以保持篇幅适中）... 省略部分代码以保持篇幅适中）后续代码包括数据归一化、模型训练和优化等步骤，具体细节和完整程序可下载附件查看，附件中包含完整的程序代码和说明文档，四、完整程序下载请下载附件中的完整程序代码和文档以获取更多详细信息和支持，附件中包含完整的程序代码、说明文档以及运行示例结果的图片等，您可以根据需要进行下载和使用，希望整理后的内容对您有所帮助！如有任何疑问或需要进一步的帮助，请随时提问。