GWO（Grey Wolf Optimizer）是一种基于灰狼行为的优化算法，用于优化问题的求解。CNN（Convolutional Neural Network）是卷积神经网络，主要用于图像处理和模式识别。LSTM（Long Short-Term Memory）是一种递归神经网络，用于处理和预测时序数据。self-attention（自注意力）是一种机制，用于在序列数据中捕捉重要特征。
多变量多步时间序列预测意味着你希望使用这些技术来预测具有多个变量和多个时间步的时间序列数据。
要在Matlab中实现GWO-CNN-LSTM-selfAttention多变量多步时间序列预测，你可以按照以下步骤进行：
数据准备：收集并准备你的多变量多步时间序列数据。确保数据是清洁和格式正确的。
特征提取：如果你的数据包含图像或其他类型的特征，可以使用CNN来提取特征。将数据转换为适合CNN输入的格式，然后使用CNN模型提取特征。
序列处理：将数据转换为适合LSTM模型输入的序列格式。这可能涉及到数据的切分和重塑，以便适应LSTM的输入要求。
构建模型：在Matlab中使用神经网络工具箱构建一个结合了CNN、LSTM和self-attention的模型。你可以根据具体情况设计网络结构，并设置适当的超参数。
模型训练：使用准备好的数据对模型进行训练。将数据分为训练集、验证集和测试集，然后使用训练集进行模型训练，使用验证集进行模型调优。
模型预测：使用训练好的模型对测试集进行预测。根据你的需求，可以进行单步或多步预测。
模型评估：评估预测结果的准确性和性能。可以使用各种评估指标，如均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等。