CNN-BIGRU-Attention结合MATLAB的多维时间序列预测模型

资源摘要信息:"本次分享的是一个基于卷积神经网络-双向门控循环单元结合注意力机制（CNN-BIGRU-Attention）模型用于多维时间序列预测的MATLAB代码，适用于2020版本及以上。该模型是一个深度学习架构，利用了CNN强大的特征提取能力以及GRU擅长处理序列数据的优点，结合注意力机制能够有效捕捉序列中关键信息，提高模型的预测性能。 代码中包含多种评价指标，如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，这些指标可以帮助用户从不同角度评估模型的预测效果。整体代码质量高，设计者考虑到用户可能需要对模型进行学习和数据替换，因此代码具有一定的灵活性和扩展性。 文件列表中的`main.m`是主执行文件，通常包含了整个模型的训练和测试流程。用户可以通过调整`main.m`中的参数来控制模型的行为，如学习率、批量大小、迭代次数等。 `FlipLayer.m`可能是一个自定义层，用于特定的数据预处理或模型操作，它可能是为了实现数据的特定翻转或变换，以适应模型的输入要求。 `data_process.m`文件很可能包含了数据预处理的代码，这对于时间序列预测来说是非常重要的。该文件可能包括数据的清洗、归一化、分割成训练集和测试集等步骤。这些数据预处理方法对于提高模型性能至关重要。 `数据集.xlsx`文件是一个Excel格式的数据集，可能包含用于训练和验证模型的输入数据。通常这种格式的数据集包括多个时间点的观测值，可以是实际时间序列数据或者通过某种方式生成的模拟数据集。 `fical`这个文件名不完整，可能是一个打字错误或者是未给出完整信息。根据上下文来看，这可能是一个脚本文件或数据文件，但由于信息不足，无法给出准确的描述。 在实际使用这些资源时，用户需要有一定的MATLAB编程基础，以及对卷积神经网络、循环神经网络和注意力机制等相关深度学习模型有所了解。此外，用户需要安装MATLAB的相应版本，以及可能需要安装机器学习工具箱等专业工具箱。通过本资源，用户可以深入理解CNN-BIGRU-Attention模型在多维时间序列预测方面的应用，为相关研究或项目开发提供帮助。"