深度学习时间序列预测：基于GRU算法的多变量时间序列预测模型构建及Python代码实现_python gru模型 时序数据

深度学习时间序列预测：基于GRU算法的多变量时间序列预测模型构建及Python代码实现

时间序列预测在现代数据分析中具有重要的意义。而深度学习在处理时间序列预测任务时已经成为了一种重要的工具。本文将介绍如何使用GRU算法构建一个多变量时间序列预测模型，并用Python实现它。

首先，我们需要先安装必要的Python库，包括TensorFlow、Keras、numpy、matplotlib等。

!pip install tensorflow
!pip install keras
!pip install numpy
!pip install matplotlib
1
2
3
4

接下来，我们需要导入所需的库并加载数据。这里我们使用国际航空客运量数据集（International Airline Passengers dataset），并将其划分为训练集和测试集。

import pandas as pd
import numpy as np
from keras.models import Sequential
from keras.layers 
1
2
3