CNN-BiGRU-Attention多输出回归 基于卷积神经网络(CNN)-双向门控循环单元(BiGRU)-注意力机制的数据多输出回归预测，Matlab代码，可直接运行，适合小白新手(多输入多输出回归预测) 程序已经调试好，仅需根据需要修改outdim值(输出个数)替换数据集即可运行数据格式为excel 1、运行环境要求MATLAB版本为2019b及其以上 2、评价指标包括:R2、MAE、MBE、RMSE等，图很多，符合您的需要 3、代码中文注释清晰，质量极高 4、测试数据集，可以直接运行源程序。 替换你的数据即可用 适合新手小白 5、单个代码不讲价，两个及以上才有优惠 注：保证源程序运行 代码只是个工具，无法替换数据就达到你想要的效果，考虑好再
在数据预测领域，多输出回归问题是一个常见且具有挑战性的任务。今天咱们就来聊聊基于卷积神经网络（CNN） - 双向门控循环单元（BiGRU） - 注意力机制的数据多输出回归预测，并且会使用 Matlab 代码来实现，这个代码可直接运行，特别适合新手小白哦。
运行环境要求
首先要注意的是，这个程序的运行环境要求 MATLAB 版本为 2019b 及其以上。因为后续的一些函数和特性可能是在这个版本及之后才有的，如果版本太低可能会出现运行错误。
代码使用说明
这个程序已经调试好啦，你只需要根据自己的需求修改outdim值（这个值代表输出的个数），然后替换数据集就可以运行。数据集的格式为 excel，非常方便。下面我们来看一段简单的修改outdim的代码示例：
% 修改输出个数 outdim = 3; % 这里可以根据你的实际需求修改输出的个数这里我们把outdim设置为 3，意味着我们的模型会有 3 个输出。代码分析：outdim是一个非常关键的变量，它决定了模型最终输出的维度。在多输出回归问题中，不同的问题可能需要不同的输出个数，所以我们可以通过修改这个变量来适应不同的场景。
评价指标
评价一个模型的好坏需要一些指标，这个程序中使用的评价指标包括：R2、MAE、MBE、RMSE 等。这些指标可以帮助我们全面地了解模型的性能。下面是一段简单的计算这些指标的代码示例：
% 计算评价指标 r2 = corrcoef(y_true, y_pred).^2; % 计算 R2 mae = mean(abs(y_true - y_pred)); % 计算 MAE mbe = mean(y_true - y_pred); % 计算 MBE rmse = sqrt(mean((y_true - y_pred).^2)); % 计算 RMSE fprintf('R2: %.4f\n', r2(1,2)); fprintf('MAE: %.4f\n', mae); fprintf('MBE: %.4f\n', mbe); fprintf('RMSE: %.4f\n', rmse);代码分析：corrcoef函数用于计算真实值ytrue和预测值ypred的相关系数，然后将其平方得到 R2。mean函数用于计算平均值，通过不同的公式计算出 MAE、MBE 和 RMSE。最后使用fprintf函数将这些指标打印出来，方便我们查看。
代码质量与测试
这个代码的中文注释非常清晰，质量极高，即使是新手小白也能很容易理解代码的每一步。并且还提供了测试数据集，你可以直接运行源程序，先看看模型在测试数据集上的表现。如果你有自己的数据，只需要替换数据集就可以使用了。
关于价格
需要注意的是，单个代码是不讲价的，两个及以上才有优惠。不过代码只是个工具，它不能保证不替换数据就能达到你想要的效果，所以在购买之前要考虑好自己的需求哦。
总之，这个 CNN - BiGRU - Attention 多输出回归的 Matlab 代码是一个非常适合新手小白的工具，它为我们解决多输入多输出回归预测问题提供了一个很好的思路和实现方法。希望大家可以通过这个代码，在数据预测的道路上迈出坚实的一步。