在Matlab环境下，如何使用HHO算法调整CNN-BiLSTM-Attention模型的学习率以提升多变量时间序列预测的准确性？请提供相关参数设置及源码示例。

在进行多变量时间序列预测时，选择合适的学习率对于模型性能至关重要。HHO算法能够帮助我们优化这一关键参数，以提高预测精度。首先，你需要了解HHO算法的基本原理和如何将其应用于CNN-BiLSTM-Attention模型中。通过阅读资料《HHO-CNN-BiLSTM-Attention模型优化多变量时间序列预测》，你将掌握如何利用HHO算法进行参数优化的方法。以下是一个简化的步骤介绍和示例代码：

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)

步骤1：初始化HHO算法相关参数，包括猎鹰种群大小、最大迭代次数、捕食区域大小等。
步骤2：定义一个适应度函数，用于评估不同学习率设置下的模型性能。这里可以使用模型的预测误差作为评价指标。
步骤3：初始化CNN-BiLSTM-Attention模型的其他参数，例如神经元个数、批处理大小等。
步骤4：使用HHO算法对学习率进行全局搜索，记录每次迭代的最优学习率及其对应的模型性能。
步骤5：选择最优学习率进行模型训练，并在验证集上进行性能评估。
步骤6：使用选定的学习率，重新训练模型以获得最终的预测结果。

以下是使用Matlab实现上述过程的示例代码片段（细节省略）：

% HHO算法初始化参数
numHawks = 30;
maxIterations = 100;
areaSize = ... % 捕食区域大小定义

% 初始化CNN-BiLSTM-Attention模型相关参数
% ...

% 定义适应度函数
fitnessFunction = @(learningRate) computePerformanceError(model, learningRate, validationData);

% HHO算法主体
bestSolution = harrisHawkOptimization(fitnessFunction, numHawks, maxIterations, areaSize);

% 使用最优学习率进行模型训练
optimalLearningRate = bestSolution.x;
trainModel(model, optimalLearningRate, trainingData, epochs);

% 在验证集上评估模型性能
performance = evaluateModel(model, validationData);

% computePerformanceError、harrisHawkOptimization、trainModel和evaluateModel等函数需要用户自行实现。

在这过程中，你需要对Matlab源码进行详细的阅读，以理解模型结构和参数设置。由于源码中包含了清晰的注释，这将有助于你理解每个函数和变量的作用。此外，源码还包含了性能指标对比，使得你能够验证学习率优化的效果。

在深入理解了HHO算法优化学习率的过程后，为了进一步提升你的技能，建议你参考资源《HHO-CNN-BiLSTM-Attention模型优化多变量时间序列预测》，其中包含了完整的Matlab源码和数据集，这将帮助你更好地应用这一技术于实际项目中，并在实践中不断优化你的算法模型。

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)