基于海鸥优化算法的GRU时间序列预测模型及其Matlab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的参数以提升预测精度。同时，提供了代码实现步骤，包括数据加载、模型构建、参数优化、模型训练和性能评估。最终，可以通过图表和多种评价指标直观展示预测效果。 适合人群：对时间序列预测感兴趣的科研人员、数据分析员、机器学习爱好者，尤其是熟悉Matlab编程环境的人群。 使用场景及目标：① 需要进行时间序列预测的研究项目；② 希望通过优化算法提升神经网络预测精度的应用场景；③ 使用Matlab进行数据建模和验证的需求。 其他说明：尽管模型具有较高预测精度和泛化能力，但实际效果取决于具体数据的质量和特征。用户可以根据自身数据特点调整模型参数和结构，进一步优化预测效果。