CNN-GRU-Attention模型在多变量时间序列预测中的应用

资源摘要信息:"本资源介绍了一种基于卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）以及注意力机制（Attention）相结合的多变量时间序列预测模型，简称为CNN-GRU-Attention模型。该模型被设计用来处理多维时间序列数据，即多列变量输入模型，具有强大的特征学习和时间依赖建模能力。该模型适用于需要考虑序列数据中长期依赖关系的预测任务，例如天气预报、股票市场分析和交通流量预测等。 CNN-GRU-Attention模型结合了CNN的局部感知能力和GRU在时间序列上的长期依赖处理优势，同时加入了注意力机制以提高模型对重要时间步长的敏感度。在模型结构中，CNN部分负责捕捉输入数据的局部特征，GRU用于处理序列数据，并保留时间步之间的关联性，而注意力机制则帮助模型聚焦于那些对于预测任务至关重要的时间步，从而提高了模型的预测精度和效率。 在评价指标方面，该模型使用了R²（决定系数）、MAE（平均绝对误差）、MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）和MAPE（平均绝对百分比误差）等。这些指标广泛应用于时间序列预测模型的性能评估，它们能够从不同的角度反映模型的预测能力。例如，R²值可以衡量模型预测值与实际值之间的拟合程度，而MAPE则反映了模型预测的相对误差。 本资源提供的matlab代码实现了上述模型，并且支持2020版本及以上的MATLAB环境。代码设计质量高，结构清晰，方便学习和研究，同时也允许用户方便地替换和使用自己的数据集进行预测。具体文件中包含了一个名为main.m的主文件，用于运行模型和执行预测任务，以及一个名为“数据集.xlsx”的数据文件，可能包含用于训练和测试模型的数据集样本。文件中还有一个名为“fical”的文件，但其具体内容没有在描述中提及，可能是一个辅助文件或数据文件。 综合来看，该资源为研究人员和工程师提供了一个强大的工具，用于构建和测试复杂的多变量时间序列预测模型，特别是在处理具有高维输入和时间依赖性的数据时。通过理解并应用CNN-GRU-Attention模型，用户可以提高预测精度，为各种实际应用提供有价值的洞见。"