CNN-BiGRU-Attention基于卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制的多变量/时间序列预测-优快云博客

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本文介绍了一个使用CNN、BiGRU和注意力机制的Matlab时间序列预测模型，适用于多变量输入和长依赖处理。模型代码附带详细注释，支持直接使用Excel数据，但不包括教程，仅保证在2020B及以上版本运行。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

CNN-BiGRU-Attention基于卷积神经网络-门控循环单元结合注意力机制的多变量/时间序列预测 matlab语言要求2020B版本及以上
程序已调试好，无需更改代码替换Excel数据直接运行！！代码有简单注释！
1.多特征输入单输出，Matlab版本要在2020B及以上。BiGRU可换LSTM,BiLSTM,GRU
2.特点：
[1]卷积神经网络 (CNN)：捕捉数据中的局部模式和特征。
[2]双向门控循环单元 (BiGRU)：处理数据捕捉长期依赖关系。
[3]注意力机制(SE Attention)：为模型提供了对关键信息的聚焦能力，从而提高预测的准确度。
3.直接替换Excel数据即可用，注释清晰，适合新手小白
4.附赠测试数据，输入格式如图2所示，可直接运行
5.商品仅包含模型代码，价格不包含讲解，发货后可保证运行，但程序类商品不支持退换
6.模型只是提供一个衡量数据集精度的方法，因此无法保证替换数据就一定得到您满意的结果～
在这里插入图片描述

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