基于海鸥优化算法的GRU时间序列预测模型及其在MATLAB中的实现

内容概要：本文介绍了一种结合海鸥优化算法(SOA)和GRU神经网络的时间序列预测模型。该模型适用于单输入单输出的时间序列数据，能够在MATLAB 2018及以上版本中实现。文中详细解释了SOA和GRU的工作原理，并展示了如何利用SOA优化GRU的参数，从而提升预测精度。模型训练完成后，可以通过真实值和预测值对比图、线性拟合图以及多种评价指标来评估模型性能。 适合人群：对时间序列预测感兴趣的研究人员、数据科学家和工程师，尤其是熟悉MATLAB和机器学习的人群。 使用场景及目标：① 使用SOA优化GRU神经网络的参数，提高时间序列预测的准确性；② 对比真实值和预测值，评估模型性能；③ 打印多种评价指标，如均方误差(MSE)、平均绝对误差(MAE)，进一步验证模型的有效性。 其他说明：尽管模型提供了良好的预测效果，但实际效果取决于具体数据的质量和特性。用户需要根据自己的数据进行适当的参数调整和模型优化。