基于CNN-BIGRU-Attention的时间序列预测Matlab代码
简介
本仓库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）的时间序列预测Matlab代码。该代码适用于2020版本及以上的Matlab，具有极高的代码质量，方便用户学习和替换数据。
资源文件描述
- 标题: 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)时间序列预测，matlab代码，2020版本及以上。
- 描述: 该资源文件包含了基于CNN-BIGRU-Attention的时间序列预测Matlab代码，适用于2020版本及以上的Matlab。评价指标包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等，代码质量极高，方便学习和替换数据。
主要特点
- 先进的模型架构: 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），能够有效捕捉时间序列中的复杂模式。
- 多样的评价指标: 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的性能。
- 高质量的代码: 代码结构清晰，注释详尽，易于理解和修改，适合学习和研究使用。
- 数据灵活性: 代码设计灵活，用户可以方便地替换数据集，进行自定义的时间序列预测任务。
使用说明
- 环境要求: 确保Matlab版本为2020及以上。
- 数据准备: 根据需要准备时间序列数据，并按照代码要求进行格式化。
- 代码运行: 运行提供的Matlab脚本，观察模型训练和预测结果。
- 结果分析: 使用提供的评价指标对模型性能进行分析，并根据需要调整模型参数。
贡献与反馈
欢迎大家使用本代码进行时间序列预测的研究和应用。如果您有任何问题、建议或改进意见，请通过GitHub的Issue功能进行反馈。我们期待与您共同完善这一项目。
许可证
本项目采用MIT许可证，详情请参阅LICENSE文件。