时间序列预测 | WOA-GRU鲸鱼算法优化门控循环单元
在时间序列预测领域，门控循环单元（GRU）是一种经常被使用的神经网络模型。但是，由于GRU的参数数量较多，因此其训练和预测时间可能会变得非常缓慢。为了解决这个问题，我们可以使用鲸鱼优化算法（WOA）来优化GRU模型。
WOA是一种基于群体智能的优化算法，它模拟了鲸鱼的寻食行为，并通过追踪全局最优解来优化神经网络模型。这种算法已经被广泛应用于各种优化问题中，包括神经网络的优化问题。
下面将介绍如何使用MATLAB实现WOA-GRU算法来进行时间序列预测。
首先，我们需要导入我们所需的数据，这里我们选用了一个简单的国际航班乘客数的数据集。在MATLAB中，我们可以使用csvread函数来导入数据。
data = csvread('international-airline-passengers.csv');
接下来，我们需要将数据进行归一化处理。这里我们使用z-score标准化方法。
data = zscore<