要在MATLAB中實(shí)現(xiàn)BO-BiGRU（貝葉斯優(yōu)化雙向門控循環(huán)單元）進(jìn)行多輸入單輸出回歸預(yù)測(cè)，您需要執(zhí)行以下步驟：

數(shù)據(jù)準(zhǔn)備：準(zhǔn)備您的訓(xùn)練數(shù)據(jù)和測(cè)試數(shù)據(jù)。
模型構(gòu)建：構(gòu)建BO-BiGRU模型，可以使用MATLAB中的深度學(xué)習(xí)工具箱。
貝葉斯優(yōu)化：使用MATLAB中的貝葉斯優(yōu)化工具箱，例如bayesopt函數(shù)來(lái)調(diào)整模型超參數(shù)。
訓(xùn)練模型：使用準(zhǔn)備好的數(shù)據(jù)訓(xùn)練您的BO-BiGRU模型。
模型評(píng)估：評(píng)估模型的性能，可以使用測(cè)試數(shù)據(jù)集進(jìn)行評(píng)估。
預(yù)測(cè)：使用訓(xùn)練好的模型進(jìn)行新數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。
以下是一個(gè)簡(jiǎn)單的偽代碼示例，展示了如何在MATLAB中實(shí)現(xiàn)BO-BiGRU回歸預(yù)測(cè)：
% 1. 數(shù)據(jù)準(zhǔn)備
X_train = 訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸入;
Y_train = 訓(xùn)練數(shù)據(jù)輸出;
X_test = 測(cè)試數(shù)據(jù)輸入;

% 2. 模型構(gòu)建
inputSize = size(X_train, 2);
numHiddenUnits = 100;
numResponses = 1;

layers = [ …
sequenceInputLayer(inputSize)
biLSTMLayer(numHiddenUnits, ‘OutputMode’, ‘sequence’)
dropoutLayer(0.2)
fullyConnectedLayer(numResponses)
regressionLayer
];

options = trainingOptions(‘a(chǎn)dam’, …
‘MaxEpochs’,50, …
‘MiniBatchSize’, 32, …
‘GradientThreshold’, 1, …
‘SequenceLength’, 20, …
‘Plots’,‘training-progress’);

% 3. 貝葉斯優(yōu)化
vars = [
optimizableVariable(‘MiniBatchSize’,[32, 128],‘Type’,‘integer’)
optimizableVariable(‘SequenceLength’,[10, 30],‘Type’,‘integer’)
];

ObjFcn = @(params)trainBiGRU(params, X_train, Y_train, layers, options);
results = bayesopt(ObjFcn, vars, ‘MaxObjectiveEvaluations’, 30);

% 4. 訓(xùn)練模型
bestParams = bestPoint(results);
bestMiniBatchSize = bestParams.MiniBatchSize;
bestSequenceLength = bestParams.SequenceLength;

options.MiniBatchSize = bestMiniBatchSize;
options.SequenceLength = bestSequenceLength;

net = trainNetwork(X_train, Y_train, layers, options);

% 5. 模型評(píng)估
YPred = predict(net, X_test);

% 6. 預(yù)測(cè)
disp(YPred);