基于PSO-TCN-BiGRU-Attention融合算法的Matlab多变量时间序列预测完整源码与数据集，包含优化学习率、神经元数及注意力机制参数的R2、MSE等多指标评价体系,Matlab完整源码
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资源介绍:
基于PSO-TCN-BiGRU-Attention融合算法的Matlab多变量时间序列预测完整源码与数据集，包含优化学习率、神经元数及注意力机制参数的R2、MSE等多指标评价体系,Matlab完整源码和数据 1.基于PSO-TCN-BiGRU-Attention粒子群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：PSO-TCN-BiGRU-Attention；多变量时间序列预测；Matlab2023版以上；输入特征；输出单个变量；历史特征影响；数据集；main.m；命令窗口输出评价指标；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。,基于PSO-TCN-BiGRU-Attention的Matlab多变量时间序列预测完整源码
基于 PSO-TCN-BiGRU-Attention 的时间序列预测 Matlab 源码
一、引言
本篇文章将提供一个基于 Matlab 的完整源码，该源码利用 PSO（粒子群算法）优化 TCN（时间卷积
网络）与 BiGRU（双向门控循环单元）融合注意力机制（Attention Mechanism）的多变量时间
序列预测模型。该模型考虑了历史特征的影响，并输出单个变量预测结果，同时提供多种评价指标如
R2、MSE、MAE、MAPE 和 RMSE。
二、模型架构
本模型结合了时间卷积网络（TCN）和双向门控循环单元（BiGRU）的优点，并通过注意力机制提升
模型性能。在训练过程中，我们将使用粒子群算法（PSO）对学习率、神经元个数、注意力机制的键
值以及正则化参数进行优化。
三、Matlab 源码实现
1. 数据准备
首先，我们需要准备数据集`data`。数据集应包含多个特征和单个输出变量，并考虑历史特征的影
响。将数据集分为训练集和测试集。
2. 主运行文件 main.m
将所有相关文件放在一个文件夹中，并创建主运行文件`main.m`。
```matlab
% main.m - 主运行文件
clear; clc; % 清除工作空间和命令窗口内容
% 加载数据集
load('data.mat'); % 假设 data.mat 包含你的数据集
% 划分训练集和测试集
trainData = ...; % 训练集数据
testData = ...; % 测试集数据
% 模型参数初始化
psoParams = ...; % PSO 算法参数设置
% 初始化网络参数
% ... 这里添加你的网络初始化代码 ...
% 训练网络并优化参数
[optimizedParams, history] = psoOptimizeNetwork(psoParams, trainData);
% 使用优化后的参数进行预测
DkexbxxWCzS