CNN-GRU-Attention多变量时间序列预测模型
项目描述
本项目提供了一个基于卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）结合注意力机制（Attention）的多变量时间序列预测模型。该模型适用于多维时间序列数据的预测，支持多列变量输入。代码使用MATLAB编写，适用于2020版本及以上的MATLAB环境。
模型特点
- 多变量输入：支持多列变量作为输入，适用于复杂的时间序列预测任务。
- CNN-GRU-Attention架构：结合了卷积神经网络的特征提取能力、门控循环单元的序列建模能力以及注意力机制的权重分配能力，提高了模型的预测精度。
- 评价指标：模型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。
- 代码质量高：代码结构清晰，注释详细，易于学习和修改。用户可以根据自己的需求替换数据集，进行定制化的时间序列预测。
使用说明
- 环境要求：确保您的MATLAB版本为2020及以上。
- 数据准备：将您的多变量时间序列数据准备好，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，调整超参数以获得最佳性能。
- 模型评估：使用提供的评价指标对模型进行评估，分析预测结果。
注意事项
- 请确保输入数据格式正确，否则可能会导致模型训练失败。
- 在调整超参数时，建议逐步进行，以避免过拟合或欠拟合。
贡献
欢迎对本项目进行改进和扩展。如果您有任何建议或发现了问题，请提交Issue或Pull Request。
许可证
本项目代码遵循MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。
通过本项目，您可以快速上手基于CNN-GRU-Attention的多变量时间序列预测模型，并应用于实际问题中。希望本项目对您的研究和应用有所帮助！