套路网站怎么做的广告优化师怎么学
💥💥💞💞欢迎来到本博客❤️❤️💥💥
🏆博主优势：🌞🌞🌞博客内容尽量做到思维缜密，逻辑清晰，为了方便读者。
⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
📋📋📋本文目录如下：🎁🎁🎁
目录
💥1 概述
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
🌈4 Matlab代码及数据
💥1 概述
卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）是两种常用于序列数据预测的深度学习模型。CNN主要用于处理图像数据，而GRU则适用于处理时序数据。将这两种模型结合起来可以有效地进行单维时间序列预测。
在使用CNN-GRU进行时间序列预测时，首先需要将时间序列数据转化为二维图像数据。这可以通过将时间序列数据划分为时间窗口，并将每个时间窗口的数据作为图像的一行来实现。然后，可以使用CNN模型对图像数据进行特征提取，提取出时间序列数据的空间特征。
接下来，将CNN提取的特征输入到GRU模型中进行时序建模。GRU模型是一种门控循环神经网络，它可以有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。通过训练GRU模型，可以学习到时间序列数据的动态模式，并用于未来的预测。
在训练CNN-GRU模型时，可以使用已知的时间序列数据进行监督学习。通过最小化预测值与真实值之间的误差，可以优化模型的参数。一旦模型训练完成，就可以使用它来对未来的时间序列数据进行预测。
总结来说，CNN-GRU模型是一种结合了卷积神经网络和门控循环单元的方法，用于单维时间序列预测。它可以通过CNN提取时间序列数据的空间特征，再通过GRU模型建模时间序列的时序关系，从而实现准确的时间序列预测。
📚2 运行结果
🎉3 参考文献
文章中一些内容引自网络，会注明出处或引用为参考文献，难免有未尽之处，如有不妥，请随时联系删除。
[1]王博文,王景升,王统一,等.基于卷积神经网络与门控循环单元的交通流预测模型[J].重庆大学学报, 2023.
[2]林靖皓,秦亮曦,苏永秀,等.基于自注意力机制的双向门控循环单元和卷积神经网络的芒果产量预测[J].计算机应用, 2020, 40(S01):5.DOI:10.11772/j.issn.1001-9081.2019091537.