如何通过HHO算法对CNN-BiLSTM-Attention模型进行参数优化，特别是调整学习率以提升多变量时间序列预测的性能？请提供Matlab源码示例。

在处理多变量时间序列预测问题时，有效地优化模型参数，尤其是学习率，是提升预测性能的关键步骤。HHO-CNN-BiLSTM-Attention模型通过集成HHO算法优化学习率等关键参数，显著提高了预测的准确性。这里，我们将介绍如何结合Matlab源码实施这一优化过程。

参考资源链接：[HHO-CNN-BiLSTM-Attention模型优化多变量时间序列预测](https://wenku.csdn.net/doc/1wxfwoyv0h?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，确保你已经安装了Matlab，并获取了《HHO-CNN-BiLSTM-Attention模型优化多变量时间序列预测》的资源。在Matlab环境中，你可以找到名为'HHO.m'的文件，这是实现HHO算法的核心代码。使用此文件中的HHO算法来优化模型的学习率，你需要定义一个目标函数来评估不同学习率对模型性能的影响。

接下来，我们编写目标函数'objectiveFunction.m'，该函数根据给定的学习率评估模型的预测性能。常用的性能评价指标包括MAE、MSE、RMSE、MAPE和R^2。定义目标函数时，你可以使用这些指标来构建一个适应度函数，比如最小化MAE，来找到最佳的学习率。

在'HHO.m'中，你需要设置HHO算法的参数，包括种群大小、迭代次数、搜索空间的边界等。然后，使用'HHO'函数进行优化，它会返回最优的学习率值。例如，如果你的模型有特定的学习率范围，比如[0.0001, 0.1]，你可以设置这个范围作为搜索空间。

HHO算法会根据适应度函数的反馈迭代搜索最优的学习率。一旦找到最优值，你可以将这个学习率应用到CNN-BiLSTM-Attention模型中，并使用'calc_error.m'来计算模型的预测误差，确保性能有实质性的提升。

在代码注释方面，确保'HHO.m'、'objectiveFunction.m'和'calc_error.m'等文件中都有详尽的注释，这将有助于理解算法的工作原理和参数的调整方法。

最后，通过'radarChart.m'生成雷达图，直观展示优化前后模型性能的对比。这不仅有助于评估优化效果，还可以直观地向他人展示模型性能的提升。

完成以上步骤后，HHO算法优化的学习率将显著提升CNN-BiLSTM-Attention模型在多变量时间序列预测中的性能。为了进一步深入学习和掌握这些概念和方法，你可以参考《HHO-CNN-BiLSTM-Attention模型优化多变量时间序列预测》这份资料，其中包含了完整的Matlab源码和数据，能够帮助你更好地理解和应用这些高级技术。

参考资源链接：[HHO-CNN-BiLSTM-Attention模型优化多变量时间序列预测](https://wenku.csdn.net/doc/1wxfwoyv0h?spm=1055.2569.3001.10343)