代码简介：为更准确地预测，提出基于注意力机制的CNN-GＲU预测模型。该模型主要借助一维卷积单元提取数据的高维特征，GＲU单元学习数据中的时序特征，并通过引入注意力机制加强重要特征的学习，实现对超长序列的学习。
基于卷积神经网络和门控循环单元网络结合注意力机制的多变量回归预测是一种常见的深度学习模型，用于处理多个输入变量之间的关系，预测一个或多个输出变量的值。该模型通常包括以下几个步骤：
对于每个输入变量，使用卷积神经网络提取其特征。卷积神经网络通常包括多层卷积层和池化层，可以自动学习输入数据的重要特征。
将提取的特征输入到门控循环单元网络（GRU）中，用于建模时间序列数据的关系。GRU是一种递归神经网络，可以捕捉不同时刻输入变量之间的依赖关系。
使用注意力机制，根据输入变量的重要性对不同的特征进行加权求和，从而提高预测性能。注意力机制可以自动学习输入变量的重要性和关联性，从而更好地处理多变量之间的复杂关系。
最后，使用全连接层将特征映射到输出变量的空间，从而得到最终的预测结果。
该模型在多个领域都有广泛应用，例如气象学、金融、医学等，可以用于预测温度、股票价格、疾病诊断等多种场景
