基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制(CNN-LSTM-Attention)回归预测，多变量输入模型。matlab代码，2020版本及以上。评价指标包括:R2、MAE、MSE、RMSE和

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行
%%  导入数据
P_train = xlsread('data','training set','B2：G191')';
T_train= xlsread('data','training set','H2：H191')';
% 测试集——44个样本
P_test=xlsread('data','test set','B2:G45')';
T_test=xlsread('data','test set','H2:H45')';

%%  数据分析
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
f_ = size(P_train, 1);                  % 输入特征维度
%%  得到训练集和测试样本个数
M = size(P_train, 2);
N = size(P_test , 2);
%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

%%  数据平铺
%   将数据平铺成1维数据只是一种处理方式
%   也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构
%   但是应该始终和输入层数据结构保持一致
p_train =  double(reshape(p_train, f_, 1, 1, M));
p_test  =  double(reshape(p_test , f_, 1, 1, N));
t_train =  double(t_train)';
t_test  =  double(t_test )';

%%  数据格式转换
for i = 1 : M
    Lp_train{i, 1} = p_train(:, :, 1, i);
end

for i = 1 : N
    Lp_test{i, 1}  = p_test( :, :, 1, i);
end
    
%%  建立模型
lgraph = layerGraph();                                                 % 建立空白网络结构

tempLayers = [
    sequenceInputLayer([f_, 1, 1], "Name", "sequence")                 % 建立输入层，输入数据结构为[f_, 1, 1]
    sequenceFoldingLayer("Name", "seqfold")];                          % 建立序列折叠层
lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers);                                % 将上述网络结构加入空白结构中

智能算法及其模型预测