标题：基于 CNN-LSTM-Attention 的数据分类预测方法及其实现
摘要：本文介绍了一种基于卷积神经网络 (CNN)、长短期记忆网络 (LSTM)和注意力机制的数据分
类预测方法，采用 Matlab 语言实现。该方法具备多特征输入的能力，且可灵活替换 LSTM 为 GRU
或 BiLSTM。文章首先介绍了该方法的特点和基本原理，然后详细说明了如何使用该方法进行数据分
类预测，包括代码替换和数据格式要求等。最后，文章提供了测试数据和运行结果，以供读者参考。
一、引言
数据分类预测是机器学习和数据挖掘领域的重要应用之一。随着卷积神经网络和长短期记忆网络的发
展，结合注意力机制的 CNN-LSTM-Attention 模型成为了一种有效的方法。本文将重点介绍基于该
模型的数据分类预测方法，并提供相应的实现代码。
二、方法介绍
2.1 卷积神经网络 (CNN)
CNN 是一种深度学习算法，主要用于捕捉数据中的局部模式和特征。它通过卷积和池化操作将输入数
据转化为高级抽象特征，以提取更有效的信息。
2.2 长短期记忆网络 (LSTM)
LSTM 是一种循环神经网络，能够处理数据之间的长期依赖关系。它通过遗忘门、输入门和输出门的
控制，有效地捕捉数据中的时序信息，从而提高预测的准确度。
2.3 注意力机制
注意力机制为模型提供了对关键信息的聚焦能力，从而进一步提高预测的准确度。通过对不同时间步
的特征进行权重分配，注意力机制能够自适应地选择对分类预测最有贡献的特征。
三、数据分类预测方法实现
3.1 环境需求
为了能够成功运行该方法，需要使用 Matlab 语言，并且版本要在 2020B 及以上。
3.2 多特征输入和模型替换
该方法支持多特征输入，读者可以根据自己的数据情况进行相应的调整。此外，LSTM 也可以替换为
GRU 或 BiLSTM，以便更好地适应不同的数据特征。
3.3 数据替换和运行
使用该方法进行数据分类预测非常简单。只需将待分类的数据替换 Excel 表格中的数据，并按照注释
要求进行格式设置。然后，直接运行代码即可获得预测结果。
四、实验结果与分析
