在这个Matlab程序中，我们使用了CNN-LSTM-Attention模型来进行时间序列数据的预测。这个模型结合了卷积神经网络(CNN)、长短期记忆(LSTM)和注意力机制(Attention)，以提高模型对时间序列数据的建模能力。

首先，我们使用卷积神经网络模块对输入数据进行特征提取。CNN可以有效地捕捉时间序列数据中的局部模式和特征，能够通过卷积和池化等操作提取出有用的特征表示。

接下来，我们使用长短期记忆网络模块来进行时序建模。LSTM具有记忆单元和门控机制，可以有效地处理时间序列数据中的长期依赖关系。通过LSTM模块，我们可以将前面提取的特征表示转化为更具有时序信息的上下文表示。

最后，我们引入了注意力机制来进一步提升模型的建模能力。注意力机制可以根据输入数据的重要性动态调整权重，以便模型能够更加关注在当前时间步上具有重要影响的特征。通过引入注意力机制，我们可以在模型中引入更加灵活、精细的权重调整机制，从而增强模型对时间序列数据中关键信息的捕捉能力。