程序平台：适用于MATLAB 2023版及以上版本。

代码说明：基于开普勒优化算法（KOA）、卷积神经网络（CNN）和双向门控循环单元网络（BiGRU）融合注意力机制的超前24步多变量时间序列回归预测算法。

开普勒优化算法（Kepler optimization algorithm，KOA）由Mohamed Abdel-Basset等人于2023年提出的一种基于物理学的元启发式算法，于2023年5月发表在SCI、中科院1区Top顶级期刊《Knowledge-Based Systems》上，它受到开普勒行星运动定律的启发，可以预测行星在任何给定时间的位置和速度。在KOA中，每个行星及其位置都是一个候选解，它在优化过程中随机更新，相对于迄今为止最优解。

我们利用该新鲜出炉的算法对我们的CNN-BiGRU-Attention时序和空间特征结合-融合注意力机制的回归预测程序代码中的超参数进行优化，构成KOA-CNN-BiGRU-Attention多变量回归预测模型。

功能：

1、多变量特征输入，单序列变量输出，输入前一天的特征，实现后一天的预测，超前24步预测。

2、通过开普勒优化算法优化学习率、卷积核大小、神经元个数3个关键参数，以最小MAPE为目标函数。

3、提供损失、RMSE迭代变化极坐标图；网络的特征可视化图；测试对比图；适应度曲线。

4、提供MAPE、RMSE、MAE等计算结果展示。

适用领域：

风速预测、光伏功率预测、发电功率预测、碳价预测等多种应用。

预测值与实际值对比；训练特征可视化：

训练误差曲线的极坐标形式（误差由内到外越来越接近0）；适应度曲线（误差逐渐下降）