基于WOA-TCN-BiGRU-Attention算法的Matlab多变量时间序列预测完整源码与数据集：包含学习率、神经元数及注意力机制参数优化，输出R2、MSE、MAE、MAPE与RMSE多维度评价
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资源介绍:
基于WOA-TCN-BiGRU-Attention算法的Matlab多变量时间序列预测完整源码与数据集：包含学习率、神经元数及注意力机制参数优化，输出R2、MSE、MAE、MAPE与RMSE多维度评价指标,Matlab完整源码和数据 1.基于WOA-TCN-BiGRU-Attention鲸鱼算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测，要求Matlab2023版以上； 2.输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 3.data为数据集，main.m为主运行即可,所有文件放在一个文件夹； 4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE多指标评价； 5.优化学习率，神经元个数，注意力机制的键值, 正则化参数。 ,核心关键词：WOA-TCN-BiGRU-Attention；Matlab完整源码；数据集；多变量时间序列预测；R2；MSE；MAE；MAPE；RMSE；学习率优化；神经元个数调整；注意力机制键值调整；正则化参数调整。,Matlab多变量时间序列预测完整源码：WOA-TCN-BiGRU-Attention模型
基于 WOA-TCN-BiGRU-Attention 的 Matlab 多变量时间序列预测完整源码
一、前言
本文将使用 Matlab 编写一个基于 WOA（鲸鱼优化算法）-TCN（时间卷积网络）-BiGRU（双向门控
循环单元）-Attention 机制的多变量时间序列预测模型。模型将通过优化学习率、神经元个数、注
意力机制的键值以及正则化参数，对多变量时间序列进行预测，并在命令窗口输出 R2、MSE、MAE、
MAPE 和 RMSE 等多项评价指标。
二、算法描述
WOA 是一种新型的优化算法，通过模拟鲸鱼的群体行为来进行全局搜索和局部开发，用于寻找全局最
优解。TCN 则是一种新型的时间序列处理网络，通过卷积操作来捕捉时间序列的局部依赖性。BiGRU
则是一种基于 RNN（循环神经网络）的变体，可以捕捉时间序列的长期依赖性。Attention 机制则
可以加强模型对重要信息的关注程度。
三、代码实现
下面是一个简单的 Matlab 2023 版以上的实现流程。注意，这是一个简化的实现，可能需要根据实
际的数据集和需求进行相应的调整。
1. 导入数据集并预处理
```matlab
% 假设 data 为你的数据集文件，包含多个特征和单个输出变量
data = load('data.csv'); % 根据实际情况修改文件路径和格式
X = data(:, 1:end-1); % 输入特征
y = data(:, end); % 输出变量
```
2. 定义 WOA-TCN-BiGRU-Attention 模型
```matlab
% 这里省略了详细的网络结构定义，你需要根据实际需求进行定义
% 例如，定义层数、神经元个数、学习率等参数
```
3. 训练模型并优化参数
```matlab
% 使用 WOA 算法对学习率、神经元个数、注意力机制的键值进行优化
% 这里假设已经有一个函数或脚本执行 WOA 算法并返回最优参数
