在多变量时间序列预测中，SCSO沙猫算法是如何优化CNN-LSTM-Attention模型的参数的？请结合《沙猫算法与CNN-LSTM-Attention结合优化多变量时间序列预测》一书中的方法和步骤，详细解释。

SCSO沙猫算法在优化CNN-LSTM-Attention模型的多变量时间序列预测性能方面，发挥了其独特的优化策略。首先，SCSO算法模拟沙猫在沙丘中搜索食物的行为，这是一种高效的随机搜索算法，能够从解空间中寻找到更优的解。在此场景中，它被用来优化模型的结构和参数，以提高预测的准确性。

参考资源链接：[沙猫算法与CNN-LSTM-Attention结合优化多变量时间序列预测](https://wenku.csdn.net/doc/1dxuhdyytk?spm=1055.2569.3001.10343)

通过调整学习率、神经元数量、注意力机制的键值以及正则化参数等关键参数，SCSO算法对CNN-LSTM-Attention模型进行了精细的参数调优。例如，在CNN层中，学习率和卷积核数量的调整可以影响模型对空间特征的捕捉能力；在LSTM层中，学习率、神经元数量和遗忘门的调优则会影响模型对时间序列数据的记忆能力；而Attention机制的键值调整则有助于模型更好地聚焦于重要的时间序列数据段。

在优化过程中，利用SCSO算法的全局搜索能力，可以避免局部最优问题，并通过不断的迭代寻找出最适合当前多变量时间序列数据的模型结构和参数配置。性能评估指标如MAE、MAPE、MSE、RMSE和R2，用于衡量优化前后的模型预测效果。通过这些指标的对比，用户可以直观地感受到优化带来的性能提升。

本资源提供的Matlab源码中包含了完整的优化过程实现，用户可以在Matlab2023或更高版本中运行这些代码，并观察到参数优化带来的实际影响。代码注释详细，便于理解和修改，使得用户能够根据自己的数据集和问题需求调整参数和结构，进行定制化的预测模型开发。

此外，用户还可以通过雷达图等可视化工具来直观评估优化效果，这在《沙猫算法与CNN-LSTM-Attention结合优化多变量时间序列预测》一书中也有详细的介绍和示例。通过这本书，读者不仅能够学习到模型的构建和优化方法，还能掌握如何使用Matlab进行仿真实验和结果评估，为解决实际问题提供强大的技术支持。

参考资源链接：[沙猫算法与CNN-LSTM-Attention结合优化多变量时间序列预测](https://wenku.csdn.net/doc/1dxuhdyytk?spm=1055.2569.3001.10343)