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区间预测 | Matlab实现GRU-ABKDE门控循环单元自适应带宽核密度估计多变量回归区间预测

JCR一区级 | Matlab实现TCN-BiGRU-MATT时间卷积双向门控循环单元多特征分类预测

基于 MATLAB 的麻雀算法 (SSA) 优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元 (SSA-Attention-CNN-GRU) 数据预测（多输入单输出）

SSA-Attention-CNN-GRU 是一种基于深度学习的回归预测算法，可以用于预测连续值。准确性高：SSA 算法可以有效地优化 Attention-CNN-GRU 模型的参数，提高回归预测的准确性。鲁棒性强：Attention-CNN-GRU 模型可以捕获输入数据中的复杂模式，并对噪声和异常值具有较强的鲁棒性。易于实现：SSA-Attention-CNN-GRU 算法的实现相对简单，可以很容易地应用于实际问题。

基于门控的循环神经网络：GRU

本文主要介绍了门控循环单元GRU网络的原理以及实现。

基于门控的循环神经网络：GRU

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详解pytorch中循环神经网络（RNN、LSTM、GRU）的维度

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