基于CNN-GRU的多维数据预测算法——附带Matlab代码
近年来，卷积神经网络（CNN）和门控循环单元（GRU）在时序数据处理中的应用十分广泛。本文提出了一种基于CNN-GRU结构的多维数据预测算法，并提供了相应的Matlab代码。
首先，我们需要介绍一下CNN和GRU的基本原理。CNN主要用于图像处理任务中的特征提取，通过卷积核对输入数据进行卷积操作，得到一系列特征图。GRU则是一种门控循环神经网络，可以对时序数据进行建模，其中包含重置门、更新门和新状态三个部分。
本文的算法将CNN和GRU结合起来，用于多维数据预测。具体来说，我们将多维数据视为三维矩阵，CNN对每个时间步的矩阵进行卷积提取特征，得到一系列的特征图。这些特征图被展开成二维矩阵，然后输入GRU进行时序建模，最后输出预测结果。
下面是算法的详细步骤：
1.将三维数据（时间步、行数、列数）划分为若干个二维矩阵，每个矩阵大小为 n × m n\times m n<
