CNN-GRU-Attention时序预测模型：Matlab实现与数据集

资源摘要信息:"CNN-GRU-Attention多变量时序预测（Matlab完整源码和数据）" 知识点详细说明: ***N与GRU的结合：在本项目中，CNN（卷积神经网络）和GRU（门控循环单元）被结合在一起用于处理和预测多变量时序数据。CNN擅长提取局部特征和空间信息，而GRU是一种特殊的循环神经网络(RNN)，能够处理序列数据并保持长期依赖关系。CNN-GRU结构通过利用CNN处理序列数据中的空间特征，再由GRU捕捉时间序列的动态变化，使得模型在时序预测任务中具有更好的性能。 2. 注意力机制(Attention Mechanism)：注意力机制是深度学习中的一种技术，它模仿人类注意力，能够使模型在处理数据时更加聚焦于重要的信息。在本项目中，注意力机制被用来增强模型对序列数据中关键时间点的预测能力，使模型在预测时更加准确。 3. 多指标评价：在多变量时序预测中，通常会使用多个指标来评估模型的性能。本项目中提到了三个评价指标：平均绝对误差(MAE)、均方根误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)。MAE衡量了预测值和真实值之间差值的绝对值的平均数；RMSE是预测误差的平方的平均值后再取平方根，对大的误差给予了更大的惩罚；MAPE则衡量了预测值的误差占真实值的百分比，这使得不同尺度的数据预测性能可以进行公平比较。 4. 参数化编程：参数化编程是一种编程范式，它允许程序在运行时通过改变参数来调整其行为，而不需要修改程序的主体代码。在本项目源码中，参数化编程使得用户能够通过简单地更改参数来调整网络的配置，比如改变卷积层的数量、GRU层的单元数等，从而可以快速地进行实验和优化。 5. Matlab编程环境：项目要求运行环境为Matlab2023及以上版本，这表明项目可能涉及一些较新的功能或库，这些在旧版本Matlab中可能不可用。对于Matlab用户而言，Matlab 2023提供了一个强大的仿真和计算环境，支持大量的数学和工程计算任务，尤其在深度学习和数据分析领域有着广泛的应用。 6. 项目应用场景：本项目提供的源码和数据非常适合于计算机、电子信息工程、数学等专业的学生，作为课程设计、期末大作业或毕业设计的项目。它可以帮助学生深入理解多变量时序预测方法，并通过实践学习如何在实际问题中应用这些先进的技术。 7. 作者背景：项目的作者是一名在大厂拥有8年工作经验的资深算法工程师，专长包括智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机等。这保证了项目的代码和方法论的质量，以及在算法仿真实验方面的专业性。 文件资源说明： - CNNGRU_Attention.m：这个文件是主要的Matlab脚本文件，包含了实现CNN-GRU-Attention模型的完整代码。 - data_collation.m：这个文件负责数据的整理和预处理工作，是进行模型训练之前的重要步骤。 - calc_error.m：该文件用于计算模型预测的误差，实现MAE, RMSE, MAPE等指标的计算。 - CNNGRU_attention.mat：这是一个Matlab数据文件，可能包含训练好的模型参数或其他中间数据。 - 图片文件（2.png, 1.png, 4.png, 3.png）：这些文件可能是项目结果的可视化展示，或者是模型结构示意图。 - 风电场预测.xlsx：这可能是一个实际应用中的数据集，例如风电场的生产数据，用于训练和测试模型。