MATLAB多变量回归预测CNN-GRU-Attention模型源码分享

资源摘要信息:"MATLAB实现CNN-GRU-Attention多输入单输出回归预测（完整源码和数据）" 在当今的科研与工程实践中，深度学习模型因其强大的数据处理能力和出色的表现而被广泛应用。本文将详细介绍如何在MATLAB环境中实现一个结合了卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）以及SE（Squeeze-and-Excitation）注意力机制的多变量回归预测模型。该模型适用于处理具有7个输入特征和1个输出特征的序列数据。 1. 数据集准备 数据集以Excel文件格式提供，包含7个输入特征和1个输出特征。首先需要将数据集加载到MATLAB中，以便后续处理。数据集需要与源码及命令窗口在同一文件夹下，以保证代码能够顺利运行。 2. 模型结构 该模型采用CNN来提取输入数据的空间特征，GRU来处理序列数据的时序特征，同时引入SE注意力机制来优化特征表达。SE注意力模块的核心在于对特征通道赋予不同的重要性权重，从而增强模型对重要特征的捕捉能力，并抑制那些不相关或者噪声特征的影响。 3. SE注意力机制模块 SE注意力模块，或称SEBlock，是一种新型的网络结构单元，其通过以下三个步骤实现对特征通道的加权： - Squeeze：全局平均池化操作，将输入数据的空间维度进行压缩，转换为实数值，用以表示特征通道的重要程度。对于二维特征通道，该实数值是通过将特征通道上所有像素值求和然后除以空间维度的值（H*W）得到的。 - Excitation：激励操作，通过一个小型的全连接网络对压缩后的特征通道进行非线性映射，从而生成一个与通道数量相同的权重向量。 - Weighted：加权操作，将激励操作得到的权重向量与原始特征相乘，通过这种方式为每个通道赋予一个权重，最终输出加权后的特征。 4. 运行环境与程序结构 为了确保程序能够正确运行，需要使用Matlab2021b或更高版本的软件。主程序文件包含了模型构建、数据加载、模型训练、预测以及性能评估等步骤。用户运行主程序文件后，命令窗口将输出模型在测试集上的性能指标，包括平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）和平均偏差（MBE）。 5. 文件结构与资源 资源文件夹中包含以下重要文件： - 1.png：可能包含模型架构图或流程图，为用户提供直观的模型结构概览。 - 2.png：可能包含模型性能分析图，例如误差分析图或特征权重分布图。 - 3.png：同样可能展示模型关键部分的可视化分析。 - 基于卷积神经网路-门控循环单元结合SE注意力机制的数据回归预测.zip：这是一个压缩包文件，其中包含了完整的源代码、预训练模型（如果有的话）、必要的辅助函数以及数据集。用户下载并解压该文件后，即可在MATLAB环境中加载并运行。 通过上述内容，可以了解到，该模型是一个将深度学习多种技术融合的复合结构，旨在提高预测准确性。对于熟悉MATLAB和深度学习的开发者而言，这是一个宝贵的学习和实践资源。模型的实现不仅涉及了深度学习的基础理论，还包括了编程实践和问题解决能力，是深入理解深度学习在回归预测领域应用的极佳案例。