基于注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元Attention-CNN-GRU的数据多维输入单输出预测附matlab代码

基于注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元Attention-CNN-GRU的数据多维输入单输出预测附matlab代码

近年来，深度学习在预测和分类任务方面取得了重大突破，但是多维输入单输出预测仍然是一个不易解决的问题。传统方法通过使用多个模型并组合预测结果来解决这个问题，但是这种方法存在计算量大、结果不一致等问题。本篇文章将介绍一种新颖的方法——基于注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元Attention-CNN-GRU，以实现数据多维输入单输出预测，并提供相应的MATLAB代码。

首先介绍Attention-CNN-GRU模型的原理。该模型采用三个关键技术：卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention）。CNN用于对输入数据进行特征提取，GRU用于处理序列信息，并通过门控单元让模型自适应地选择性地忽略或考虑不同的输入，而注意力机制则用于引导模型关注更重要的信息。因此，该模型结合了卷积神经网络、门控循环单元和注意力机制的优点，可以有效地处理数据多维输入单输出预测等问题。

接下来，我们将介绍如何使用MATLAB实现这个模型。为了方便起见，我们将使用UCI机器学习库中的“Concrete Compressive Strength Data Set”数据集作为例子。该数据集包括8个属性（维度）和一个目标变量（压缩强度）。首先，我们需要加载数据集并进行预处理：

data = xlsread(