基于CNN-BILSTM-Attention的多变量回归预测MATLAB实现
项目简介
本仓库提供了一套高效且易用的代码实现，专注于基于卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BILSTM）与注意力机制相结合的回归预测模型。该模型特别适用于处理多变量输入的数据集，广泛应用于时间序列分析、金融预测、气象预报等多个领域。代码环境需求为MATLAB 2020版或更高版本。
特性亮点
- 模型架构：融合了CNN的强大特征提取能力，BILSTM对序列信息的双向理解以及注意力机制的选择性关注，形成强大而全面的预测工具。
- 多变量支持：设计考虑到多个输入变量的场景，适合需要综合考虑不同维度数据的应用。
- 评估指标全面：包含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），全方位衡量模型性能。
- 高质量代码：代码结构清晰，注释详细，便于学术研究者和开发者快速上手并根据实际需求进行调整或扩展。
- 兼容性：确保在指定MATLAB版本上的良好运行，简化了环境配置的复杂度。
使用指南
- 环境准备：确认您的MATLAB版本为2020年或之后发布的版本。
- 代码结构：项目中包含了主要的脚本文件以及可能需要的辅助函数。
- 数据替换：用户需按照现有数据格式准备自己的数据，并替换到相应的数据加载部分。
- 参数调整：模型参数可根据具体任务的需求进行微调，以优化预测效果。
- 执行与评估：运行主脚本，程序将自动训练模型并对结果进行评估，所有预定义的性能指标都会被计算出来。
注意事项
- 在使用过程中，请确保已了解深度学习的基本原理，以便更好地理解和调整模型。
- 考虑到版权和伦理问题，请勿未经授权将此代码用于商业目的。
- 对于遇到的具体技术问题，建议先查阅MATLAB相关文档或利用社区资源寻求帮助。
通过整合先进的机器学习技术，本项目为多变量回归预测提供了强大的工具包，旨在促进学术交流和技术创新。祝您在应用和学习的过程中取得优异成果！