本文将介绍一个完整的Matlab程序，用于使用CNN-GRU-Attention卷积-门控控制单元网络和注意力机制来预测时间序列数据。

首先，我们需要导入所需的库和数据。使用Matlab自带的csvread函数，将时间序列数据从CSV文件中读取出来，并存储在一个矩阵中。

接下来，我们需要进行数据的预处理。对于时间序列数据，常见的预处理方法包括归一化和平滑化。我们可以使用Matlab提供的函数来实现这些操作，如归一化函数。

然后，我们开始搭建CNN-GRU-Attention模型。首先，我们使用卷积层来提取时间序列数据的局部特征。接着，我们使用门控循环单元（GRU）来捕捉数据的长期依赖关系。在GRU层之后，我们引入注意力机制，以便加强对关键点的关注。为了实现注意力机制，我们可以使用相关函数，如点积操作和softmax函数，来计算每个时间步的注意力权重。

最后，我们进行模型的训练和预测。我们可以使用Matlab自带的训练函数来训练网络模型，并使用训练好的模型来预测未来的时间序列数据。