MATLAB使用CNN-GRU结合注意力机制进行多变量时间序列预测

MATLAB 的 CNN-GRU 时间序列预测项目，用起来还挺顺手的。代码结构清晰，细节讲得比较透，从模拟数据生成到模型搭建、训练、可视化全都有，整体节奏挺适合刚上手深度学习预测任务的朋友。重点是，它还把注意力机制也加进来了，预测效果提升不少。

CNN-GRU 结合注意力机制的设计思路，挺有意思的。卷积负责提特征，GRU 管时间信息，注意力机制再补一刀，模型结构算是比较全面的了。如果你以前只玩过单一模型，可以看看它怎么组合起来的，挺涨见识的。

流程方面，trainNetwork搭配自定义层使用起来还算顺滑，训练过程响应也快。整个项目还留了不少可优化的点，比如网络深度、注意力的形式、损失函数的替换等等，动手空间蛮大。

适合搞工业信号、金融市场预测这类场景的朋友，尤其是那种短期预测任务，效果还不错。哦对，作者还贴了不少相关资料，想深入研究也方便。

如果你已经熟 MATLAB，又想在深度时序模型上搞点花活，这份代码可以好好研究下，省不少踩坑时间。