如何使用NGO算法优化CNN-BiLSTM-Attention模型进行多变量时间序列预测？

为了深入理解如何使用NGO算法来优化CNN-BiLSTM-Attention模型，进而提升多变量时间序列预测的性能，我们推荐您参考《NGO优化CNN-BiLSTM-Attention算法在时间序列预测中的应用（Matlab源码及数据）》这一宝贵资源。本资源不仅提供了完整Matlab代码和数据集，还详细讲解了如何调整学习率、选择神经元、应用注意力机制等关键步骤。

参考资源链接：[NGO优化CNN-BiLSTM-Attention算法在时间序列预测中的应用（Matlab源码及数据）](https://wenku.csdn.net/doc/5m0d41uqfm?spm=1055.2569.3001.10343)

首先，通过Matlab进行参数化编程，用户可以灵活设置CNN和BiLSTM的架构参数，例如卷积核的大小、层数以及LSTM单元的数量。接下来，注意力机制需要被整合到模型中，这样模型就能够聚焦于时间序列中最有信息量的部分。

NGO算法将被用于优化整个模型的超参数，包括学习率的调整，以便找到最佳的性能点。利用NGO算法的多目标优化能力，可以同时优化多个性能评价指标，例如最小化均方误差（MSE）和最大化决定系数（R²）。这一过程通过定义一个综合的适应度函数来实现，该函数综合考量了上述评价指标。

在Matlab中，您可以通过修改'NGO.m'文件中的参数设置，来控制NGO算法的搜索行为。'objectiveFunction.m'文件定义了优化过程中所要最小化的损失函数，它将指导NGO算法在参数空间中寻找最优解。'main.m'文件负责调用整个模型训练和预测流程，您可以通过调整此脚本来控制训练过程中的各种细节。

当您完成了模型的训练和参数优化后，可以通过'calc_error.m'来计算模型在验证集上的性能，并通过'radarChart.m'生成的雷达图来可视化不同模型性能指标的对比结果。这样一来，您不仅可以了解如何优化模型，还能够掌握如何评价和展示模型性能。

在学习了本资源后，如果您对时间序列预测的深度学习模型和优化算法有了更深入的兴趣，建议您继续探索更多相关的文献和高级教程，以深化您的理解和实践能力。

参考资源链接：[NGO优化CNN-BiLSTM-Attention算法在时间序列预测中的应用（Matlab源码及数据）](https://wenku.csdn.net/doc/5m0d41uqfm?spm=1055.2569.3001.10343)