GRU

时间序列预测一直是深度学习中一个挺热门的方向，RNN、GRU、LSTM 和 Attention 这些方法就是常见的好帮手。它们能通过捕捉时间序列中的长期依赖关系，你预测未来的趋势和数值。如果你正在做时间序列预测任务，使用这些模型可以大大提高效果。现在，基于这些技术的代码实现也越来越成熟，你可以用 TensorFlow 或 PyTorch 来搭建模型，两个框架都了 RNN、GRU、LSTM 以及 Attention 层，构建和训练过程变得简单。比如，你可以使用 LSTM 来预测股票价格的波动，或者用 Attention 模型来复杂的时间序列数据，效果都挺不错的。

MATLAB 的 CNN-GRU 时间序列预测项目，用起来还挺顺手的。代码结构清晰，细节讲得比较透，从模拟数据生成到模型搭建、训练、可视化全都有，整体节奏挺适合刚上手深度学习预测任务的朋友。重点是，它还把注意力机制也加进来了，预测效果提升不少。 CNN-GRU 结合注意力机制的设计思路，挺有意思的。卷积负责提特征，GRU 管时间信息，注意力机制再补一刀，模型结构算是比较全面的了。如果你以前只玩过单一模型，可以看看它怎么组合起来的，挺涨见识的。 流程方面，trainNetwork搭配自定义层使用起来还算顺滑，训练过程响应也快。整个项目还留了不少可优化的点，比如网络深度、注意力的形式、损失函数的替