基于 MATLAB 的麻雀算法 (SSA) 优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元 (SSA-Attention-CNN-GRU) 数据预测（多输入单输出）

鱼弦：公众号【红尘灯塔】，CSDN博客专家、内容合伙人、新星导师、全栈领域优质创作者 、51CTO(Top红人+专家博主) 、github开源爱好者（go-zero源码二次开发、游戏后端架构 https://github.com/Peakchen）

基于 MATLAB 的麻雀算法 (SSA) 优化注意力机制卷积神经网络结合门控循环单元 (SSA-Attention-CNN-GRU) 数据预测（多输入单输出）

1. 介绍

SSA-Attention-CNN-GRU 是一种基于深度学习的回归预测算法，可以用于预测连续值。该算法将麻雀算法 (SSA)、注意力机制、卷积神经网络 (CNN) 和门控循环单元 (GRU) 相结合，具有以下特点：

• 准确性高：SSA 算法可以有效地优化 Attention-CNN-GRU 模型的参数，提高回归预测的准确性。
• 鲁棒性强：Attention-CNN-GRU 模型可以捕获输入数据中的复杂模式，并对噪声和异常值具有较强的鲁棒性。
• 易于实现：SSA-Attention-CNN-GRU 算法的实现相对简单，可以很容易地应用于实际问题。

2. 原理详解

SSA-Attention-CNN-GRU 算法的原理如下：

1. 数据预处理： 对输入数据进行标准化、缺失值处理等操作。
2. 注意力机制： 使用注意力机制提取输入数据中与预测目标相关的特征。
3. 卷积神经网络： 使用卷积神经网络提取输入数据中的局部特征。
4. 门控循环单元： 使用门控循环单元处理时间序