Bayes/BO-CNN-GRU、CNN-GRU、GRU三模型多变量回归预测Matlab

基于 MATLAB 的深度学习回归预测项目，集成了多种神经网络模型并进行性能比较。以下是对代码的详细分析：

主要功能
• 多模型回归预测：实现GRU、CNN-GRU和贝叶斯优化的CNN-GRU三种模型
• 自动化超参数优化：使用贝叶斯优化算法自动寻找最佳网络参数
• 综合性能评估：通过多种可视化图表和指标全面评估模型性能
算法步骤

1. 数据预处理

• 数据导入与清洗
• 训练集/测试集划分(70%/30%)
• 数据归一化(mapminmax)
• 数据格式重塑(适应网络输入)

2. 模型构建与训练
   GRU模型：

• 输入层 → GRU层(64单元) → ReLU → 全连接层 → 回归层
CNN-GRU模型：

• 序列折叠 → 2D卷积(16,32个滤波器) → ReLU → 序列反折叠 → GRU(5单元) → 全连接
BO-CNN-GRU模型：

• 使用贝叶斯优化确定：隐藏单元数、学习率、L2正则化系数
3. 模型评估与可视化
• 损失函数曲线
• 预测结果对比图
• 误差分析图
• 多种性能图表(雷达图、罗盘图、柱状图等)
技术路线
数据预处理 → 基准GRU→ CNN-GRU改进 → 贝叶斯优化调参 → 综合性能对比

完整代码私信Bayes/BO-CNN-GRU、CNN-GRU、GRU三模型多变量回归预测Matlab