基于贝叶斯网络优化门控循环单元（BO-GRU）的时间序列数据预测

基于贝叶斯网络优化门控循环单元（BO-GRU）的时间序列数据预测

时间序列数据预测是许多领域中的重要问题，如金融、气象和股票市场等。为了解决这一问题，可以使用递归神经网络（RNN）模型，其中门控循环单元（GRU）是一种常用的选择。在本文中，我们将介绍一种基于贝叶斯网络优化的门控循环单元（BO-GRU）方法来改进时间序列数据的预测性能，并提供相应的MATLAB代码实现。

BO-GRU模型的核心思想是利用贝叶斯优化方法对GRU模型进行调优，以提高其在时间序列预测任务中的性能。下面是使用MATLAB实现BO-GRU模型的代码示例：

% 导入时间序列数据
data = load('timeseries_data.mat');
X = dat