代码是一个基于 MATLAB 的深度学习时间序列预测模型，结合了 GRU（门控循环单元）和自注意力机制（Self-Attention），用于回归预测任务。

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一、主要功能

使用 GRU + Self-Attention 神经网络模型对时间序列数据进行回归预测，评估模型在训练集和测试集上的性能，并可视化预测结果。

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二、逻辑关联

1. 数据准备：导入数据、划分训练集和测试集、归一化处理、数据格式转换。
2. 模型构建：构建包含 GRU 层和自注意力层的神经网络。
3. 模型训练：使用 Adam 优化器进行训练，支持学习率衰减和批量训练。
4. 预测与评估：对