PSO-GRU多变量回归预测，粒子群优化门控循环单元(Matlab)
所有程序经过验证，保证有效运行。
1.data为数据集，输入7个特征，输出一个变量。
2.PSO_GRU.m为程序主文件，fitness为函数文件无需运行。
3.命令窗口输出R2、MAE和RMSE。
4.粒子群优化门控循环单元,优化隐含层单元数量和初始学习率。
注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2020及以上.
YID:5126692506058823
机器学习算法设计师
PSO-GRU多变量回归预测，粒子群优化门控循环单元(Matlab)
所有程序经过验证，保证有效运行。
1.data为数据集，输入7个特征，输出一个变量。
2.PSO_GRU.m为程序主文件，fitness为函数文件无需运行。
3.命令窗口输出R2、MAE和RMSE。
4.粒子群优化门控循环单元,优化隐含层单元数量和初始学习率。
注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2020及以上.
YID:5126692506058823机器学习算法设计师
