Matlab源码实现：基于OOA-TCN-BiGRU-Attention混合模型的多变量时间序列预测系统完整解决方案,Matlab完整源码和数据1.基于OOA-TCN-BiGRU-Attention
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- 基于的多变量时间序列预测模型一引言时间序.txt 2.14KB
- 基于的多变量时间序列预测模型一引言时间序列预.txt 1.92KB
- 基于的时间序列预测模型完整源码及数.txt 2.24KB
- 基于的时间序列预测模型源码一引言.html 11.7KB
- 基于的模型多变量时间序列预测完整源码一引言.doc 2.37KB
- 多变量时间序列预测基于与优化鱼鹰算法的模型一引言.txt 2.1KB
- 完整源码和数据基于鱼鹰算法优化时间卷积双向门控循环.html 12.64KB
- 文章标题基于的多变量时间.html 10.95KB
- 由于这篇文章主要讨论了复杂的机器学习算法.doc 3.03KB
资源介绍:
Matlab源码实现：基于OOA-TCN-BiGRU-Attention混合模型的多变量时间序列预测系统完整解决方案,Matlab完整源码和数据 1.基于OOA-TCN-BiGRU-Attention鱼鹰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： Matlab完整源码; OOA-TCN-BiGRU-Attention算法; 鱼鹰算法优化; 时间卷积双向门控循环单元; 注意力机制; 多变量时间序列预测; Matlab2023版以上; 输入多个特征; 输出单个变量; 历史特征影响; 数据集; main.m主运行; 文件夹; 命令窗口输出R2等评价指标; 优化学习率; 神经元个数; 注意力机制键值; 正则化参数。 注意：以上内容分号进行分隔，
由于这篇文章主要讨论了复杂的机器学习算法模型实现及在 Matlab 中的代码编写，我将按照要求逐
步构建一个基于 OOA-TCN-BiGRU-Attention 的鱼鹰算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意
力机制的多变量时间序列预测的 Matlab 完整源码和数据集。
首先，请确保您已经安装了 Matlab 2023 版或更高版本，因为这将需要使用最新的深度学习工具箱
和相关的函数。
一、准备数据集（data）
首先，您需要准备一个多变量时间序列数据集（data）。该数据集应包含多个特征和一个目标变量。
特征应包括影响目标变量的各种因素的历史数据。请确保数据已经预处理过，例如缺失值填充、标准
化或归一化等。
二、构建主运行文件（main.m）
在 Matlab 中创建一个名为 main.m 的主运行文件，该文件将负责调用其他脚本和函数来完成整个预
测过程。
三、模型构建与训练
在 main.m 中，您将构建并训练基于 OOA-TCN-BiGRU-Attention 的鱼鹰算法优化模型。以下是一
个简化的代码示例，展示了如何使用 Matlab 的深度学习工具箱构建模型、设置层、优化器等。
```matlab
% 导入所需的库和工具箱
addpath('您的文件夹路径'); % 确保包含了所有需要的.m 文件和.mat 文件
% 加载数据
[features, labels] = loadData('您的数据集路径');
% 定义模型结构
layers = [ ...
% 输入层...
...
sequenceInputLayer(numFeatures) tcnLayer ... % 时间卷积层（TCN）
...
bidirectionalGRULayer(numHiddenUnits) ... % 双向门控循环单元层（BiGRU）
...
attentionLayer ... % 注意力机制层
...
fullyConnectedLayer(1) ... % 全连接层用于输出单个变量预测
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