如何利用HHO算法优化CNN-BiLSTM-Attention模型中的学习率，以提高多变量时间序列预测的性能？请结合Matlab源码给出示例。

在深度学习模型中，选择合适的学习率是提高模型性能的关键。HHO算法，作为一种高效的全局优化算法，能够帮助我们在多变量时间序列预测任务中找到最优的学习率，进而提升模型的预测准确性。为了实现这一目标，你可以参考《HHO-CNN-BiLSTM-Attention模型优化多变量时间序列预测》这一资源，它提供了详细的HHO算法实现和多变量时间序列预测的Matlab代码，通过优化学习率来提升模型性能。

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)

具体步骤如下：
1. 首先，定义一个适应度函数，该函数能够根据模型在验证集上的预测性能来评估当前学习率的优劣。
2. 使用HHO算法初始化一组候选解决方案（即不同的学习率）。
3. 通过迭代，HHO算法不断更新这些候选解，每个候选解对应一个CNN-BiLSTM-Attention模型的训练和验证过程。
4. 根据适应度函数的反馈，HHO算法会保留性能较好的学习率，并淘汰性能较差的候选解。
5. 最终，HHO算法会收敛到一个最优的学习率，使得模型在验证集上的预测性能达到最优。

示例代码如下（仅展示关键部分）：
% 定义适应度函数
function score = fitnessFunction(learningRate)
% 这里应包含CNN-BiLSTM-Attention模型的训练和评估过程
% 使用指定的学习率训练模型，并计算适应度分数
model = trainCNNBiLSTMAttention(trainingData, learningRate);
prediction = model.predict(validationData);
score = evaluatePrediction(prediction, trueValues);
end

% HHO算法优化学习率
optimalLearningRate = HarrisHawkOptimization(fitnessFunction, lowerBound, upperBound);

其中，`trainCNNBiLSTMAttention`是训练模型的函数，`evaluatePrediction`是计算预测结果与真实值之间误差的函数。`lowerBound`和`upperBound`是学习率搜索的上下界。

通过上述过程，你可以获得一个优化后的学习率，将其应用于CNN-BiLSTM-Attention模型中，从而提高多变量时间序列数据的预测性能。建议在学习和应用过程中，认真阅读和理解提供的Matlab源码，以达到最佳的学习效果。

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)