快速搭建GRU循环神经网络预测模型

首先，我需要使用GRU神经网络进行预测。GRU是Gated Recurrent Unit的缩写，是一种常用的循环神经网络结构，适用于序列数据的预测任务。

但是，我需要确保MATLAB支持GRU网络的创建和训练。让我想想，MATLAB的Deep Learning Toolbox提供了设计和训练神经网络的功能，包括GRU层。

等等，我需要确认一下如何在MATLAB中创建包含GRU层的网络。

好的，那我就开始写代码吧。

首先，我需要准备一些数据来进行训练和预测。由于题目没有提供具体的数据，我假设我们有一个时间序列数据集，用于预测未来的值。

% 生成示例时间序列数据
data = sin(0:0.1:10) + 0.5*randn(1,101);

等等，这样生成的数据是一个正弦波加上一些噪声。

好的，接下来，我需要将数据分为训练集和测试集。

% 分割数据为训练集和测试集
numTimeSteps = length(data);
trainFraction = 0.7;
trainData = data(1:floor(trainFraction*numTimeSteps));
testData = data(floor(trainFraction*numTimeSteps)+1:end);

等等，我将70%的数据用于训练，30%用于测试。

好的，接下来，我需要创建一个包含GRU层的序列到序列的回归网络。

% 定义网络架构
numFeatures = 1; % 输入特征数
numResponses = 1; % 输出响应数
numHiddenUnits = 200; % GRU层的隐藏单元数

layers = [ ...
    sequenceInputLayer(numFeatures)
    gruLayer(numHiddenUnits, 'OutputMode', 'sequence')
    fullyConnectedLayer(numResponses)
    regressionLayer];

% 查看网络架构
layerGraph = layerGraph(layers);
plot(layerGraph);

等等，我创建了一个序列输入层，一个GRU层，一个全连接层，以及一个回归层。

好的，接下来，我需要配置训练选项。

% 配置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'GradientThreshold', 1, ...
    'InitialLearnRate', 0.005, ...
    'LearnRateSchedule',