基于CNN-BIGRU-Attention的多变量输入回归预测模型
简介
本资源文件提供了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）的多变量输入回归预测模型。该模型使用MATLAB编写，适用于MATLAB 2020版本及以上。代码实现了高效的回归预测，并提供了多种评价指标，包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，方便用户对模型性能进行全面评估。
主要特点
- 多变量输入：支持多变量输入数据的回归预测。
- CNN-BIGRU-Attention架构：结合了卷积神经网络（CNN）、双向门控循环单元（BIGRU）和注意力机制（Attention），能够有效捕捉数据中的复杂模式。
- 多种评价指标：提供了R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等多种评价指标，帮助用户全面评估模型性能。
- 高质量代码：代码结构清晰，注释详细，方便学习和替换数据。
使用说明
- 环境要求：确保您的MATLAB版本为2020及以上。
- 数据准备：准备您的多变量输入数据，并按照代码要求进行格式化。
- 模型训练：运行代码进行模型训练，并根据需要调整超参数。
- 性能评估：使用提供的评价指标对模型性能进行评估。
注意事项
- 请确保输入数据的格式正确，以避免模型训练过程中的错误。
- 在替换数据时，注意数据的维度和类型，确保与模型要求一致。
贡献
欢迎对代码进行改进和优化，如果您有任何建议或问题，请随时联系我们。
许可证
本资源文件遵循MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。