MATLAB实现贝叶斯优化CNN-GRU(卷积门控循环单元)时间序列预测，Bayes-CNN-GRU模型/BO-CNN-GRU模型股票价格预测
CNN 是通过模仿生物视觉感知机制构建而成，能够进行有监督学习和无监督学习。隐含层的卷积核参数共享以及层间连接的稀疏性使得CNN 能够以较小的计算量从高维数据中提取深层次局部特征，并通过卷积层和池化层获得有效的表示。CNN 网络的结构包含两个卷积层和一个展平操作，每个卷积层包含一个卷积操作和一个池化操作。第二次池化操作后，再利用全连接层将高维数据展平为一维数据，从而更加方便的对数据进行处理。
当时间步数较大时，RNN 的历史梯度信息无法一直维持在一个合理的范围内，因此梯度衰减或爆炸几乎是不可避免的，从而导致RNN 将很难从长距离序列中捕捉到有效信息。LSTM 作为一种特殊的RNN，它的提出很好的解决了RNN 中梯度消失的问题。而GRU 则是在LSTM 的基础上提出的，其结构更简单，参数更少，训练时间短，训练速度也比LSTM更快。
为使模型具有自动提取特征的功能，一般采用深度学习的方法来进行构建。其中，CNN 在提取特征这方面能力较强，它通常依靠卷积核来对特征进行提取。但是，卷积核的存在又限制了CNN 在处理时间序列数据时的长期依赖性问题。
在这项研究中，GRU 的引入可以有效地解决这个问题，并且我们可以捕获时间序列前后的依赖关系。另一方面， GRU 模块的目的是捕获长期依赖关系，它可以通过存储单元长时间学习历史数据中的有用信息，无用的信息将被遗忘门遗忘。另外，直接用原始特征进行处理，会极大的占用模型的算力，从而降低模型的预测精度，CNN-GRU模型结合了CNN和GRU的优点。
通常，在模型训练过程中需要对超参数进行优化，为模型选择一组最优的超参数，以提高预测的性能和有效性。 凭经验设置超参数会使最终确定的模型超参数组合不一定是最优的，这会影响模型网络的拟合程度及其对测试数据的泛化能力。
伪代码
在对 CNN-GRU使用贝叶斯优化时，不同的参数组合的 CNN-GRU作为自变量，平均误差(MAE)作为贝叶斯框架的输出y。BO（贝叶斯） 算法的优点是收敛速度快、性能好、可扩展性强、适用于超参数寻优问题，特别是在特征为非参数的情况下。
通过调整优化算法调整模型参数，学习重复率和贝叶斯优化超参数来调整模型参数。
%% 可视化
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提出了贝叶斯优化CNN-GRU 模型，在理论上分析了其工作原理以及优势所在，验证了此方法的有效性。在保留了RNN 在时间序列预测中记忆能力强的优点的基础上，加入了CNN 网络用于提取深层次特征，能更好的挖掘特征之间的联系，进一步提高预测精度。再通过贝叶斯优化确定网络模型超参数，使CNN-GRU 的整体性能达到最优。
时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-LSTM时间序列预测(股票价格预测)
时序预测 | MATLAB实现贝叶斯优化CNN-BiLSTM时间序列预测(股票价格预测)
时序预测 | MATLAB实现CNN-BiLSTM(卷积双向长短期记忆神经网络)时间序列预测
[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127601808?spm=1001.2014.3001.5502
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/127525606?spm=1001.2014.3001.5502