在Matlab中如何实现NGO-CNN-GRU-Attention模型，并优化多变量时间序列预测的性能？请提供具体的步骤和代码示例。

NGO-CNN-GRU-Attention模型的实现和优化是一个复杂但极具价值的项目，涉及到深度学习和时间序列分析的多种技术。为了更好地理解和掌握这些技术，我建议您参阅《NGO算法优化CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测》这本书，它详细介绍了该模型的构建过程和优化方法，配有Matlab源码和数据集。

参考资源链接：[NGO算法优化CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测](https://wenku.csdn.net/doc/2pa1u6k7ou?spm=1055.2569.3001.10343)

在Matlab中实现NGO-CNN-GRU-Attention模型，首先需要确保你有Matlab的Deep Learning Toolbox。接下来，你需要按照以下步骤操作：

1. 数据预处理：将时间序列数据转化为适合神经网络输入的格式。这通常包括归一化数据、创建时间窗口样本等步骤。
2. 构建CNN模型：使用Matlab的深度网络设计器或编程方式创建卷积层，用于提取时间序列数据的空间特征。
3. 构建GRU模型：添加GRU层，以捕捉数据的时序特征。
4. 添加注意力机制：设计注意力层以增强模型对重要时间点的敏感度。
5. 集成NGO算法：编写或集成NGO算法，通过该算法优化上述模型的参数。
6. 模型训练：利用Matlab的训练函数，如trainNetwork，对模型进行训练。
7. 性能评估与优化：通过多种指标对模型的预测性能进行评估，并使用NGO进行参数优化。

以下是一个简化版的Matlab代码示例，用于构建模型的主体结构：

layers = [
    imageInputLayer([numTimeSteps numFeatures 

参考资源链接：[NGO算法优化CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测](https://wenku.csdn.net/doc/2pa1u6k7ou?spm=1055.2569.3001.10343)