基于LSTM与多头注意力机制的Matlab时序数据分类预测代码实现及应用

内容概要：本文介绍了如何利用Matlab编写基于LSTM（长短期记忆网络）和多头注意力机制的数据分类预测模型。该模型特别适用于处理序列数据中的长距离依赖关系，通过引入自注意力机制提高模型性能。文中提供了完整的代码框架，涵盖从数据加载到预处理、模型构建、训练直至最终评估的所有关键环节，并附有详细的中文注释，确保初学者也能轻松上手。此外，还展示了多种可视化图表，如分类效果、迭代优化、混淆矩阵以及ROC曲线等，帮助用户直观地理解和验证模型的表现。适合人群：面向初次接触深度学习领域的研究人员和技术爱好者，尤其是那些希望通过简单易懂的方式快速掌握LSTM及其变体（如BiLSTM、GRU）和多头注意力机制的应用的人群。使用场景及目标：① 对于想要探索时间序列数据分析的新手来说，这是一个理想的起点；② 提供了一个灵活的基础架构，允许用户根据自己的具体任务需求调整模型配置，无论是分类还是回归问题都能胜任；③ 借助提供的测试数据集，用户可以在不修改代码的情况下立即开始实验，从而加速研究进程。其他说明：为了使代码更加通用，作者特意设计了便于替换数据集的功能，同时保持了较高的代码质量和可读性。然而，某些高级特性（如ROC曲线绘制）可能需要额外安装特定版本的Matlab或其他第三方库才能完全实现。

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