MATLAB源码：CNN-BiLSTM-SEAttention多变量回归预测实战

资源摘要信息:"本文档包含了MATLAB环境下实现的CNN-BiLSTM-Attention多输入单输出回归预测模型的完整源码和数据集。模型采用了一种结合卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）以及注意力机制（Attention）的数据回归预测方法。下面是基于文档内容提取的相关知识点。 知识点一：MATLAB环境设置 1. 运行环境需满足Matlab2021b及以上版本，以确保兼容性和最新功能的支持。 2. 数据集和程序应存放在同一文件夹中，以便于程序能够正确加载数据进行训练和预测。 知识点二：数据集格式与特征 1. 数据集为excel格式，包含7个输入特征和1个输出特征。 2. 输入特征是指模型输入层接受的变量，输出特征是指模型预测的目标变量。 知识点三：CNN-BiLSTM-Attention模型结构 1. 卷积神经网络（CNN）主要用于自动提取输入数据的空间特征。 2. 双向长短期记忆网络（BiLSTM）结合了LSTM的长时记忆特性，能够对序列数据的前后文进行有效捕捉，适合处理时间序列或具有顺序性质的数据。 3. 注意力机制（Attention）通过SEBlock（Squeeze-and-Excitation Block）添加了通道注意力机制，动态地调整不同特征通道的重要性，帮助模型关注输入数据中更有用的信息。 知识点四：SEBlock（Squeeze-and-Excitation Block） 1. SEBlock是一种特殊的网络结构单元，其设计思想是为了提升网络对特征通道的敏感性，通过引入注意力机制来增强模型的特征表达能力。 2. SEBlock的内部操作分为三个主要步骤： - Squeeze压缩操作：将输入数据的高维特征向量压缩为低维特征，一般是通过全局平均池化或者最大池化实现，以获取全局空间信息。 - Excitation激励操作：在此基础上，通过非线性变换生成通道权重，并且这些权重会对原始特征进行缩放，从而实现对各个通道重要性的动态调整。 - 输出变换：调整后的特征将被用于模型的后续处理，可以是特征融合、分类或回归任务。 知识点五：评估指标 1. 程序在命令窗口输出模型的预测性能指标，包括平均绝对误差（MAE）、均方误差（MSE）和平均偏差（MBE）。 - MAE是衡量模型预测值与实际值偏差大小的统计量，数值越小，代表模型的预测越准确。 - MSE是衡量预测误差平方的期望值，数值越小，表示模型预测误差越小。 - MBE是预测值与真实值之间平均差异的统计量，用来衡量预测值系统性地高估或低估真实值的程度。 知识点六：应用领域 1. 该模型特别适合于具有复杂时空特征的多变量回归预测问题，例如金融市场数据预测、天气预报、复杂场景的图像识别等。 2. 通过实现和应用这样的模型，可以提高数据预测的准确性和可靠性。 通过以上内容，我们可以看出这份资源旨在为研究者或工程师提供一个利用MATLAB实现复杂深度学习模型的案例，进而能够理解和掌握CNN、BiLSTM和注意力机制在多变量回归预测任务中的应用。同时，该资源提供了模型的完整源码和数据集，方便用户下载和实际操作演练。"