


代码是一个基于 MATLAB 的深度学习时间序列预测模型,结合了 GRU(门控循环单元)和自注意力机制(Self-Attention),用于回归预测任务。
一、主要功能
使用 GRU + Self-Attention 神经网络模型对时间序列数据进行回归预测,评估模型在训练集和测试集上的性能,并可视化预测结果。
二、逻辑关联
- 数据准备:导入数据、划分训练集和测试集、归一化处理、数据格式转换。
- 模型构建:构建包含 GRU 层和自注意力层的神经网络。
- 模型训练:使用 Adam 优化器进行训练,支持学习率衰减和批量训练。
- 预测与评估:对