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

數(shù)據(jù)準備：準備您的訓練數(shù)據(jù)和測試數(shù)據(jù)。
模型構(gòu)建：構(gòu)建BO-BiGRU模型，可以使用MATLAB中的深度學習工具箱。
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)來調(diào)整模型超參數(shù)。
訓練模型：使用準備好的數(shù)據(jù)訓練您的BO-BiGRU模型。
模型評估：評估模型的性能，可以使用測試數(shù)據(jù)集進行評估。
預測：使用訓練好的模型進行新數(shù)據(jù)的預測。
以下是一個簡單的偽代碼示例，展示了如何在MATLAB中實現(xiàn)BO-BiGRU回歸預測：
% 1. 數(shù)據(jù)準備
X_train = 訓練數(shù)據(jù)輸入;
Y_train = 訓練數(shù)據(jù)輸出;
X_test = 測試數(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. 模型評估
YPred = predict(net, X_test);

% 6. 預測
disp(YPred);