人工大猩猩部队算法(GTO)优化门控循环单元网络的数据回归预测，GTO-GRU回归预测，多输入单输出模型。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

%% 导入数据
% 训练集—
P_train = xlsread('data','training set','B2：G191')';
T_train= xlsread('data','training set','H2：H191')';
% 测试集——44个样本
P_test=xlsread('data','test set','B2:G45')';
T_test=xlsread('data','test set','H2:H45')';

M = size(P_train,2);
% 测试集—200个
N = size(T_test,2);
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
f_ = size(P_train,1);                  % 输入特征维度
%%  数据归一化
[P_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
P_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);%%  数据平铺
%   将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
%   也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构
%   但是应该始终和输入层数据结构保持一致
P_train =  double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test  =  double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));

t_train = t_train';
t_test  = t_test' ;

智能算法及其模型预测