Matlab实现TCN-GRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测（含模型描述及示例代码）

内容概要：本文详细介绍了如何使用 Matlab 实现 TCN-GRU-Multihead-Attention 模型来进行多变量时间序列预测。该模型结合了卷积神经网络（TCN）、门控循环单元（GRU）和多头注意力机制，能够有效捕捉时间序列中的局部特征、长期依赖关系和多变量间的复杂交互。文章从项目背景、目标、挑战、特点与创新、应用领域等方面进行了全面阐述，并提供了详细的模型架构和代码示例。此外，文中还讨论了模型的训练策略、实时预测能力、跨领域应用潜力以及模型的可解释性。 适合人群：对时间序列预测感兴趣的科研人员、数据科学家、机器学习工程师，尤其是那些希望深入了解深度学习技术在时间序列预测中应用的人士。 使用场景及目标：①研究和开发高效、准确的时间序列预测模型；②应用于金融、能源、医疗等多个领域的实际业务中，如股票预测、负荷预测、疾病预测等；③通过自动化超参数调优和集成方法，提升模型的稳定性和预测性能。 其他说明：本文不仅提供了理论和技术细节，还包括了具体的代码实现和可视化工具，便于读者理解和实践。