有一时间序列，构建bilstm- attention模型进行预测。Matlab代码

在MATLAB中，你可以使用Deep Learning Toolbox来构建Bi-directional LSTM (长短时记忆网络) 结合Attention机制的时间序列预测模型。以下是简单的步骤概述：

1. **安装依赖库**:
确保你已经安装了Deep Learning Toolbox以及相关的神经网络工具箱。

2. **数据预处理**:
对输入时间序列数据进行标准化或归一化，并将其分为训练集和测试集。

data = readtable('your_data.csv');
inputData = data(:,1:end-1);
targetData = data(:,end);

3. **创建模型**:
使用`sequenceInputLayer`, `bidirectionalLSTMLayer`, 和 `attentionLayer` 创建模型结构。

numInputs = size(inputData, 2); % 输入特征数
numHidden = 64; % 隐藏层节点数
numClasses = length(unique(targetData)); % 类别数

layers = [
    sequenceInputLayer(numInputs)
    bidirectionalLSTMLayer(numHidden,'OutputMode','last') % Bi-LSTM层
    fullyConnectedLayer(numClasses) % 输出层
    softmaxLayer % 输出概率分布
    classificationLayer]; % 分类层

options = trainingOptions('adam', ... % 优化器设置
    'MaxEpochs',10, ... % 训练轮数
    'MiniBatchSize',32, ...
    'ValidationData',{valInputData,valTargetData}, ...
    'Plots','training-progress');

4. **训练模型**:
使用训练数据训练模型。

net = trainNetwork(inputData', targetData', layers, options);

5. **评估和预测**:
测试模型性能并进行预测。

predictedLabels = classify(net, testData'); % 预测