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完整源码和数据基于北方苍蝇算法优化时间卷积双向门控.zip 大约有11个文件 
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资源介绍:
"Matlab 2023版以上多变量时间序列预测完整源码及数据集：基于NGO-TCN-BiGRU-Attention模型优化，含R2、MSE等多指标评价及参数优化",Matlab完整源码和数据 1.基于NGO-TCN-BiGRU-Attention北方苍蝇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。 ,关键词：NGO-TCN-BiGRU-Attention；多变量时间序列预测；Matlab完整源码；数据集；主运行文件（main.m）；命令窗口输出多指标评价；学习率优化；神经元个数优化；注意力机制键值优化；正则化参数优化。,Matlab多变量时间序列预测完整源码：NGO-TCN-BiGRU-Attention模型优化版
根据您的需求，下面是一篇基于 NGO-TCN-BiGRU-Attention 北方苍蝇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的 Matlab 完整源码和数据示例文章。
一、引言
时间序列预测是机器学习和深度学习领域的重要应用之一。本文将使用 Matlab 2023 版以上版本，
基于 NGO-TCN-BiGRU-Attention 模型，对多变量时间序列进行预测。该模型融合了时间卷积网络
（TCN）、双向门控循环单元（BiGRU）和注意力机制，以优化预测精度。
二、数据准备
首先，您需要准备一个包含多个特征和单个输出变量的数据集。这些数据应考虑历史特征的影响。将
数据集保存在一个文件夹中，并确保数据格式适用于 Matlab。
三、Matlab 源码
接下来，我们将编写 Matlab 代码来实现 NGO-TCN-BiGRU-Attention 模型。主要代码将保存在名
为“main.m”的文件中。所有相关文件（如数据加载、模型训练、预测和评估等）应放在同一个文件
夹中。
1. 数据加载与预处理
在“main.m”中，首先加载数据并进行预处理。这包括数据清洗、特征工程和归一化等步骤。
2. 构建 NGO-TCN-BiGRU-Attention 模型
接下来，构建 NGO-TCN-BiGRU-Attention 模型。这包括定义网络结构、优化器、损失函数等。注
意优化学习率、神经元个数、注意力机制的键值和正则化参数等超参数。
3. 训练模型
使用训练数据对模型进行训练。在训练过程中，记录损失函数值和验证指标（如 R2、MSE 等）。
4. 预测与评估
使用测试数据对模型进行预测，并计算 R2、MSE、MAE、MAPE 和 RMSE 等多个指标以评估模型性能
。在命令窗口中输出这些指标。
四、结果与讨论
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