训练一个结合时间卷积网络（TCN）、双向门控循环单元（BiGRU） 和 自注意力机制（Self-Attention） 的神经网络，用于对表格数据进行预测

。

代码总体说明

本代码实现了一个基于TCN-BiGRU-Attention的时序预测模型，用于对表格数据进行单步或多步预测。主要流程包括：

1. 从 Excel 文件读取数据集，构造带历史窗口的监督学习样本。
2. 划分训练集和测试集，并进行归一化。
3. 构建并训练一个结合时间卷积网络（TCN）、双向门控循环单元（BiGRU）和自注意力机制（Self-Attention）的神经网络。
4. 对训练集和测试集进行预测，反归一化后计算多种误差指标并绘图。

文件结构及说明

1.main.m—— 主程序

包含完整的预处理、建模、训练和评估流程。

关键步骤：

• 读取数据与重构

  • 从数据集.xlsx读取原始数据X。
  • kim