MATLAB实现SMA-CNN-BiLSTM-Attention多输入分类预测（含完整的程序和代码详解）

内容概要：本文介绍了如何使用MATLAB实现一个基于SMA（Statistical Moving Average）、CNN（Convolutional Neural Network）、BiLSTM（Bidirectional Long Short-Term Memory）和Attention机制的多输入分类预测模型。项目背景涉及时间序列数据分析、图像处理和自然语言处理等多模态数据的应用。模型的核心特点是多输入融合、SMA平滑处理、CNN局部特征提取、BiLSTM时序建模以及Attention机制的重要性加权。文章详细阐述了各个模块的具体实现方法和代码示例，涵盖数据预处理、模型构建、训练和评估等方面。 适合人群：具备一定MATLAB编程基础的研发人员，尤其是对深度学习和多模态数据处理感兴趣的科研工作者和技术开发者。 使用场景及目标：①处理多模态数据的分类和预测任务；②应用于金融预测、健康监测、交通流量预测、物联网数据分析和电力负荷预测等多领域。 其他说明：项目提供了完整的程序和详细的代码注释，便于用户快速理解和复现模型。通过增加数据导入和导出功能、构建精美的GUI界面等方式，提升了用户体验和模型的实际应用价值。