Matlab 实现 Attention-GRU 多变量时间序列预测
本文介绍了如何使用 Matlab 实现 Attention-GRU（注意力机制融合门控循环单元）来进行多变量
时间序列预测。Attention-GRU 是一种将注意力机制与门控循环单元相结合的模型，也可以称之为
TPA-GRU（时间注意力机制结合门控循环单元）。
首先，我们需要准备运行环境。本文使用的是 Matlab 2020b 版本。在开始之前，确保您已安装了
相应的软件和工具。接下来，我们需要准备数据集。数据集的具体格式和内容可以根据实际需求进行
定义和选择。
在本文提供的代码中，我们包括了一个主程序 MainAttGRUNM.m 以及一些子函数。您只需要运行主
程序即可，其他的子函数会被自动调用，无需手动运行。为了方便使用，建议将所有文件放在同一个
文件夹中。
需要注意的是，运行该程序需要 GPU 支持运算。因为 Attention-GRU 是一个比较复杂的模型，需
要进行大量的计算。使用 GPU 可以显著加速运算过程，提升模型的训练和预测性能。
在运行程序之前，您还可以参考我们提供的俩篇关于 Attention-GRU 学习的文献。这些文献将帮助
您更好地理解 Attention-GRU 的原理和应用场景，为您的研究和实践提供一些参考。
接下来，我们将详细介绍 Attention-GRU 的原理和实现过程。Attention-GRU 是基于门控循环单
元（GRU）的模型，在此基础上添加了注意力机制。通过引入注意力机制，模型可以有针对性地关注
不同时间步的输入数据，从而提高预测的准确性。
具体来说，Attention-GRU 模型包括以下几个关键步骤：
1. 数据预处理：在开始之前，我们需要对数据进行预处理。这包括数据的归一化处理、特征选取和
数据集的划分等。数据预处理的目的是为了提取有效的特征并减少噪音对模型性能的影响。
2. 模型构建：在模型构建阶段，我们首先定义模型的结构和参数。Attention-GRU 包括了多个门
控循环单元和注意力机制，每个单元都有自己的权重和偏置。通过调整这些参数，我们可以优化
模型的性能。
3. 模型训练：在模型训练阶段，我们使用已经标注好的数据集进行训练。通过反向传播算法和优化
器，我们可以逐步调整模型的参数，使其适应实际数据的特征和规律。模型训练的目标是最小化
预测误差，提高模型的准确性。
