• 12种算法优化CNN-GRU-Attention模型预测的代码 采用前一天（24个小时）的特征值去预测未来24小时的输出

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• 主要功能为:采用12种算法优化CNN-GRU-Attention模型的四个参数，分别是学习率，卷积核个数，GRU的神经元个数，注意力机制的键值。并进行了优化前后的结果比较。
• 12种算法如下:北方苍鹰算法(NGO)、蜕螂优化算法(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!

• CNN-GRU-Attention模型结构结合了卷积神经网络（CNN）、门控循环单元（GRU）和注意力机制（Attention）来进行时间序列数据的预测或分类任务。以下是对该模型结构的详细解释：

• 卷积神经网络（CNN）：
  • 功能：CNN主要用于从时间序列数据中提取局部特征和模式。
  • 结构：CNN通常由多个卷积层和池化层组成。卷积层负责捕捉数据中的局部特征，而池化层则用于减少特征的维度，同时保留重要的特征信息。
  • 作用：通过CNN提取的特征将为后续的GRU和注意力机制提供输入。
• 门控循环单元（GRU）：
  • 功能：GRU是一种循环神经网络（RNN）的变体，它通过门控机制解决了传统RNN中的梯度消失问题，能够更好地捕捉序列数据中的长期依赖关系。
  • 结构：GRU包含重置门（Reset Gate）和更新门（Update Gate）两个门控机制。这些门控机制允许GRU模型在处理时间序列数据时，决定哪些信息应该被保留，哪些信息应该被遗忘。
  • 作用：在CNN提取的特征序列上，GRU模型对特征序列的时序前后关系进行建模，从而捕捉到序列中的长期依赖关系。
• 注意力机制（Attention）：
  • 功能：注意力机制允许模型在预测或分类时，将更多的关注力放在重要的时间步上，而忽略无关的信息。
  • 工作原理：通过对GRU输出的隐藏层状态参数进行重新分配权值，模型可以更加关注重要的时间步并忽略无关的信息，从而提高预测的精度。
  • 作用：注意力机制能够进一步提高模型对特征序列中不同部分的关注程度，从而提升预测或分类的准确性。

网络结构：

以霜冰RIME优化CNN-GRU-Attention预测效果为例，其效果如图