1. CNN（卷积神经网络）部分

作用：

• 特征提取：CNN擅长从输入数据中提取空间特征。在多输入情况下，它可以处理来自不同源的数据，提取有用的特征。
• 局部感受野：通过卷积操作，CNN能够识别输入数据中的局部特征，从而提取图像、序列或其他类型数据中的重要模式。

组成部分：

• 卷积层：应用卷积核（滤波器）扫描输入数据，提取特征图。
• 激活函数：通常使用ReLU等激活函数增加非线性。
• 池化层：减小特征图的尺寸，保留最重要的特征，降低计算复杂度。

2. GRU（门控循环单元）部分

作用：

• 时序建模：GRU用于捕捉数据的时序依赖关系。它能够处理时间序列数据中的长期和短期依赖关系，比传统RNN更具优势。
• 记忆单元：通过门控机制，GRU决定哪些信息保留，哪些信息遗忘，从而学习到更好的时序特征表示。

组成部分：

• 重置门：控制当前输入和过去状态的混合程度。
• 更新门：决定如何更新状态信息。
• 候选状态：生成当前时刻的候选状态，并与更新门结合以更新最终状态。

3. 多输入单输出回归预测

多输入：模型可以接受来自不同来源的多种数据输入，这些数据可以是时间序列、图像数据或其他类型的数据。CNN部分用于处理这些多样的输入数据，提取特征。

单输出：模型的目标是预测一个连续值（回归任务），例如房价预测、温度预测等。最终，CNN提取的特征通过GRU进行时序建模，生成最终的预测输出。

回归预测：将CNN和GRU提取和学习到的特征经过合适的全连接层进行线性变换，得到最终的回归预测结果。通常，这涉及到：

• 特征融合：将CNN提取的空间特征和GRU提取的时序特征结合。
• 预测层：通过全连接层（Dense Layer）将融合后的特征映射到回归预测的目标值上。

工作流程

1. 数据预处理：将输入数据整理成适合CNN和GRU处理的格式。
2. 特征提取：通过CNN处理输入数据，提取空间特征。
3. 时序建模：将CNN提取的特征输入到GRU中，建模时序关系。
4. 输出预测：将GRU的输出通过全连接层生成最终的预测值。

应用场景

• 金融预测：例如股票价格预测，结合历史价格（时序数据）和其他经济指标（空间数据）。
• 环境监测：如空气质量预测，结合气象数据（时序数据）和地理信息（空间数据）。
• 智能交通：预测交通流量，结合道路信息（空间特征）和实时交通数据（时序特征）。

优点

• 特征提取和建模：结合了CNN的空间特征提取能力和GRU的时序建模能力，提高了模型的准确性和鲁棒性。
• 处理多样数据：适应多输入类型的数据处理需求，具有较强的通用性。

结合CNN和GRU的模型在多个领域都显示出了强大的性能，尤其在需要处理复杂特征和时序数据的回归任务中