要在Matlab中实现NGO-TCN-BiGRU-Attention北方苍鹰算法进行多变量时间序列预测，需要按照以下步骤进行：
准备数据：首先，准备多变量时间序列数据。确保数据已经进行了预处理，例如归一化或标准化，以便神经网络能够更好地进行学习和预测。
构建NGO-TCN-BiGRU-Attention模型：根据算法的要求，构建NGO-TCN-BiGRU-Attention模型。该模型包含NGO（Nonlinear Granger Operator）模块、TCN（Temporal Convolutional Network）模块、BiGRU（Bidirectional Gated Recurrent Unit）模块和Attention（注意力）机制。
NGO模块用于提取时间序列之间的非线性因果关系。
TCN模块用于捕捉时间序列中的长期依赖关系。
BiGRU模块包含正向和反向的门控循环单元，用于学习时间序列的时序特征。
Attention机制用于对时序特征进行加权融合，以提取关键信息。
设置模型参数：为NGO-TCN-BiGRU-Attention模型设置参数，例如模型的层数、每层的神经元数量、滤波器大小、学习率等。
定义损失函数和优化器：选择适当的损失函数（如均方误差）和优化器（如Adam优化器）来训练模型。
划分训练集和测试集：将准备好的数据划分为训练集和测试集，用于模型的训练和评估。
训练模型：使用训练集对模型进行训练。通过将时间序列数据输入到模型中，并根据定义的损失函数和优化器进行反向传播和参数更新。
评估模型：使用测试集评估模型的性能。将测试集的时间序列数据输入到已训练的模型中，得到预测结果，并与真实值进行比较，计算评估指标（如均方根误差、平均绝对误差等）来评估模型的预测精度。
进行预测：使用已训练的NGO-TCN-BiGRU-Attention模型进行未来时间序列的预测。将未来的输入数据输入到模型中，得到预测结果。
请注意，NGO-TCN-BiGRU-Attention北方苍鹰算法是一种较为复杂的模型，需要详细的网络结构设计和参数调整。在实现过程中，你可能需要参考相关的论文以及Matlab的深度学习工具箱中的文档和示例代码来帮助你构建和训练模型。