CNN-BILSTM-Attention多变量回归预测模型MATLAB实现

资源摘要信息:"基于卷积神经网络-双向长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-BILSTM-Attention)回归预测模型是一种深度学习架构，主要用于处理时间序列数据或其他形式的序列预测问题。该模型结合了CNN的强大特征提取能力、BILSTM处理序列数据的能力以及注意力机制对重要特征进行加权的能力。在此基础上构建的多变量输入模型，能够预测多个相关联的输出变量，这在诸如金融市场分析、天气预报、能源消耗预测等场景中非常有用。 CNN是深度学习中用于图像识别和分类的神经网络，它通过多层卷积层和池化层来提取输入数据的局部特征。CNN在图像处理中表现出色，但它的设计也适用于处理一维序列数据，如时间序列数据。 BILSTM是LSTM网络的变体，它包含正向和反向两个LSTM网络。LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN)，能够学习长期依赖信息，适用于时间序列数据。BILSTM通过结合两个方向上的信息，可以更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系。 注意力机制是一种对输入数据的不同部分赋予不同权重的方法，其灵感来源于人类视觉注意力机制。通过注意力机制，模型可以聚焦于输入序列中最重要的部分，从而提高预测的准确性和效率。 在本资源中，提供的MATLAB代码实现了CNN-BILSTM-Attention模型，并用于回归预测任务。回归是机器学习中的一项任务，目的是根据输入数据预测连续的数值输出。在评估模型性能时，使用了多个统计指标，包括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）。这些指标用于衡量模型的预测性能，其中R2值越接近1表示模型拟合效果越好，MAE、MSE、RMSE越小表示预测误差越小，MAPE越小表示预测精度越高。 此外，代码的高质量意味着它不仅运行效率高，而且结构清晰、易于学习和维护。用户可以方便地将模型应用于新的数据集，进行训练和预测，无需从零开始编写复杂代码。代码中可能包含数据加载、网络构建、训练循环、模型评估和预测输出等核心部分。 提供的文件包括一个主文件main.m，用于执行整个流程；一个数据文件data.xlsx，可能包含了用于训练和测试模型的数据；以及一个名为fical的文件，虽然不清楚具体作用，但可能与模型的配置或特定功能相关。这些文件都适用于MATLAB 2020版本及以上。 综上所述，这个资源为用户提供了强大的工具，以实现复杂的数据驱动预测，无论是在科研还是实际应用中都有重要价值。"