【BIGRU预测】基于双向门控循环单元的多变量时间序列预测（Matlab代码实现）
💥💥💞💞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
BIGRU（Bidirectional Gated Recurrent Unit）是一种基于双向门控循环单元（GRU）的多变量时间序列预测方法。它结合了双向模型和门控机制，能够有效地捕捉时间序列数据中的时序关系和多变量之间的相互影响。
GRU是一种循环神经网络（RNN）的变体，相比于传统的循环神经网络（如LSTM），GRU具有更少的参数和计算复杂度。它通过引入门控单元来控制信息的流动，从而在处理长期依赖关系时具有更好的性能。
BIGRU模型由两个方向的GRU网络组成，一个网络从前向后处理时间序列数据，另一个网络从后向前处理时间序列数据。这种双向结构可以同时捕捉到过去和未来的信息，从而更全面地建模时间序列数据中的时序关系。
在BIGRU模型中，每个GRU单元都有更新门和重置门来控制信息的流动。更新门决定了当前时刻的输入是否对当前状态进行更新，而重置门决定了如何将过去的状态与当前输入结合起来。通过这些门控机制，BIGRU模型可以自适应地学习时间序列数据中的长期依赖关系和多变量之间的相互影响。
在训练过程中，可以使用适当的损失函数（如均方误差）来衡量预测结果与真实标签之间的差异，并通过反向传播算法来更新网络中的连接权重。通过反复迭代训练，BIGRU模型可以逐渐学习到时间序列数据的特征和模式，从而实现准确的多变量时间序列预测。
BIGRU是一种基于双向门控循环单元的多变量时间序列预测方法。通过结合双向模型和门控机制，BIGRU模型可以有效地捕捉时间序列数据中的时序关系和多变量之间的相互影响。该方法在多变量时间序列预测问题中具有广泛的应用潜力，例如股票价格预测、交通流量预测、气象数据预测等领域。
📚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]桑海峰,陈紫珍.基于双向门控循环单元的3D人体运动预测[J].电子与信息学报, 2019, 41(9):8.DOI:10.11999/JEIT180978.
[2]方娜,李俊晓,陈浩,等.基于变分模态分解的卷积神经网络双向门控循环单元多元线性回归多频组合短期电力负荷预测[J].现代电力, 2022(004):039.