截止到本期MATLAB机器学习预测全家桶，一共发了15篇关于机器学习预测代码的文章。算上这一篇，一共16篇！参考文章如下：
2.机器学习预测全家桶，多步预测之BiGRU、BiLSTM、GRU、LSTM，LSSVM、TCN、CNN，光伏发电数据为例
3.机器学习预测全家桶，多步预测之组合预测模型，光伏发电数据为例
4.机器学习预测全家桶之Xgboost，交通流量数据预测为例，MATLAB代码
5.机器学习预测全家桶之CNN-RVM(相关向量机)，风电功率预测，MATLAB代码
6.水N篇论文就靠它了！Adaboost风电功率预测，机器学习预测全家桶，MATLAB代码
7.机器学习预测全家桶之单变量输入单步预测，天气温度预测为例，MATLAB代码
8.2023年冠豪猪算法优化CNN-GRU-Attention多特征输入多步预测，MATLAB代码
9.机器学习预测全家桶之单变量输入多步预测，天气温度预测为例，MATLAB代码
10.机器学习预测全家桶新增VMD-TCN-GRU/BiGRU-Attention模型，MATLAB代码
11.金豺算法优化TCN-BiGRU-Attention多特征输入单步预测，MATLAB代码
12.LSTM实现递归预测。机器学习预测全家桶，持续更新，MATLAB代码
13.12种算法优化CNN-BiLSTM-Attention多特征输入单步预测
14.新思路：TCN-RVM模型，你见过吗？机器学习预测全家桶新增模型，MATLAB代码
15.再添数十种回归模型！最全机器学习预测全家桶，MATLAB代码，这次千万别再错过了！
今天在机器学习预测全家桶中继续添加12种算法优化CNN-BiGRU-Attention模型预测的代码。其中Attention模型可以改为单头或者多头，在代码中就是改个数字而已。代码注释已写好如何更改。
本期代码主要功能为：采用12种算法优化CNN-BiGRU-Attention模型的四个参数，分别是分别是学习率，BiGRU的神经元个数，注意力机制的键值, 卷积核个数。并进行了优化前后的结果比较。
12种算法如下：
包括： 北方苍鹰算法(NGO)、蜣螂优化算法(DBO)、 灰狼优化算法(GWO)、 鱼鹰优化算法(OOA)、 粒子群算法(PSO)、 减法优化器算法(SABO)、 沙猫群优化算法(SCSO)、 麻雀优化算法(SSA)、 白鲸优化算法(BWO)、 霜冰优化算法(RIME)、 鲸鱼优化算法(WOA)、 哈里斯鹰优化算法(HHO)。
代码中12种算法可以随意切换！也可以搭配推出的改进智能算法使用。
学会这几种算法的调用，你就可以任意替换别的算法！代码设置如下：
% 可选：'DBO','GWO','OOA','PSO','SABO','SCSO','SSA','BWO','RIME','WOA','HHO','NGO';
[Best_score,Best_pos,curve]=NGO(popsize,maxgen,lb,ub,dim,fobj); %修改这里的函数名字即可
CNN-Bigru-Attention模型和前两期发的CNN-BiLTSM-Attention模型差不太多。这里就不再仔细介绍。
CNN-BiGRU-Attention网络模型搭建
本次搭建的模型如下：
数据准备
数据集统一采用新疆某地风电发电功率数据。
数据包含特征如下：测风塔10m风速(m/s) 、测风塔30m风速(m/s) 、测风塔50m风速(m/s) 、测风塔70m风速(m/s)、 轮毂高度风速(m/s) 、测风塔10m风向(°) 、测风塔30m风向(°) 、测风塔50m风向(°) 、测风塔70m风向(°)、 轮毂高度风向(°) 、温度(°) 、气压(hPa)、 湿度(%) 实际发电功率（mw）。部分数据截图如下：
选取3月份数据，每个样本组成为：延时步长为10，跨时间步长为1。也就是采用前10个样本的所有特征，去预测下一个样本的发电功率。
以表格中数据为例，以2019年1月1日0点~2019年1月1日2点的所有数据（包括功率）组合起来放一块并变成一行，然后把2点15的功率数据也组合到这一行，这就形成了第一个样本。最后一列是2点15的功率。就这样以此类推，得到好多好多样本。然后划分训练集和测试集就ok了。
以北方苍鹰算法优化CNN-Bigru-Attention进行展示
可以看到，优化后，CNN-BiGRU-ATTENTION的预测精度有所提升！
本文代码获取链接：
https://mbd.pub/o/bread/ZZuZl5xs
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代码包含了自注意力机制，需要2023及以上版本的matlab。安装包一并附在代码中了。
机器学习预测全家桶代码获取
已将本文算法加入机器学习预测全家桶中，需要的小伙伴可以跳转链接获取：
https://mbd.pub/o/bread/ZZmWk5xp
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