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**基于 MFO-TCN-BiGRU-Attention 飞蛾扑火算法优化的多变量时间序列预测**
一、引言
多变量时间序列预测是机器学习领域中常见的问题，它涉及到根据历史数据预测未来趋势。本文将使
用 Matlab 2023 版以上，基于 MFO-TCN（时间卷积网络）和 BiGRU（双向门控循环单元）模型融
合注意力机制进行飞蛾扑火算法优化的时间序列预测，包括数据的完整源码和数据集的处理。
二、模型架构
1. 飞蛾扑火算法优化：我们采用飞蛾扑火算法来优化模型中的关键参数，包括学习率、神经元个数
、注意力机制的键值和正则化参数。
2. MFO-TCN-BiGRU 模型：模型包含一个基于 MFO 优化的时间卷积网络（TCN）和一个双向门控
循环单元（BiGRU）。这两个部分结合在一起，利用各自的优点，用于处理时间序列数据。此外
，还加入了注意力机制，以便在预测过程中对不同特征进行加权。
三、数据集与预处理
本例中使用的数据集为 data，需要进行必要的预处理以适应模型的输入要求。预处理步骤包括数据
清洗、特征提取、归一化等。在处理多变量时间序列时，应考虑历史特征的影响，以捕捉时间序列的
动态特性。
四、Matlab 代码实现
以下是主运行文件 main.m 的代码框架：
```matlab
% 加载数据集 data
% 预处理数据（如归一化等）
% 定义模型参数（如学习率、神经元个数等）
% 初始化 MFO-TCN-BiGRU-Attention 模型
% 训练模型
% 进行多变量时间序列预测
% 计算 R2、MSE、MAE、MAPE 和 RMSE 评价指标
% 输出评价结果到命令窗口
```