Matlab实现TCN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测（含完整的程序，GUI...

内容概要：本文档详细介绍了如何使用 Matlab 实现一个基于 Temporal Convolutional Networks (TCN)、Bidirectional Gated Recurrent Units (BiGRU) 和 Multihead Attention 机制的混合模型，用于多变量时间序列预测。文档内容涵盖项目背景、目标、特点、应用领域、挑战以及具体的实现步骤。具体实现了数据预处理、模型构建、损失函数设计、模型训练与优化、GUI 设计和评估与优化等内容。 适合人群：具备一定编程基础，特别是对深度学习和时间序列分析感兴趣的科研人员和开发工程师。 使用场景及目标：① 金融市场预测：准确预测股票、外汇价格等，为投资者提供决策支持；② 交通流量预测：优化城市交通管理系统，缓解交通拥堵；③ 气象预测：提高天气预报的及时性和准确性；④ 能源管理：优化能源调度，提高能源利用效率；⑤ 医疗健康监测：提前预测患者的健康状态，为医生提供诊断和治疗建议。 其他说明：本项目不仅提供了详细的理论背景和技术实现，还提供了完整的程序代码和 GUI 设计，便于用户直接上手操作和应用。此外，文档还讨论了如何解决数据预处理、模型调优、计算资源需求和模型解释性等方面的挑战，确保模型在实际应用中的有效性和稳定性。