基于分位数回归的卷积长短期结合注意力机制的神经网络（CNN-QRLSTM-Attention）是一种用于时间序列数据预测的深度学习模型。该模型结合了卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制（Attention），以提高时间序列数据的预测性能。以下是该模型的详细介绍：
1. 卷积神经网络（CNN）
卷积神经网络用于时间序列数据的特征提取。CNN在时间序列数据中可以识别不同时间尺度上的模式，因此适用于捕捉时间序列数据的局部特征。CNN通常由一系列卷积层、池化层和激活函数组成，通过卷积操作和池化操作提取时间序列数据中的特征。
2. 长短期记忆网络（LSTM）
长短期记忆网络用于捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。LSTM通过门控机制（遗忘门、输入门和输出门）来控制信息的流动，从而有效地捕获时间序列数据中的长期依赖性。LSTM适合处理时间序列数据中的序列建模任务，可以有效地学习时间序列数据中的时间依赖关系。
3. 注意力机制（Attention）
注意力机制用于动态地对输入的不同部分分配不同的注意力权重。在时间序列数据预测中，注意力机制可以帮助模型集中注意力于对预测目标有重要影响的时间步。通过注意力机制，模型可以自适应地学习不同时间步的重要性，从而提高预测性能。
4. CNN-QRLSTM-Attention模型结构
CNN-QRLSTM-Attention模型通常由以下几个部分组成：
卷积层（CNN）： 用于时间序列数据的特征提取。
长短期记忆网络（LSTM）： 用于捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。
注意力机制（Attention）： 用于动态地对模型中的不同部分分配注意力权重。
分位数回归（Quantile Regression）： 用于预测不同分位数下的目标值，而不仅仅是平均值。
5. CNN-QRLSTM-Attention模型的训练和预测过程
特征提取： 将时间序列数据通过卷积层进行特征提取，得到特征序列。
序列建模： 将特征序列输入到LSTM中，建立时间序列数据的序列模型，以捕获其时间依赖关系。
注意力机制： 使用注意力机制对LSTM输出的特征序列进行加权，以便模型可以集中注意力于对预测目标有重要影响的时间步。
分位数回归： 对加权后的特征序列进行分位数回归，以预测不同分位数下的目标值。
损失计算与优化： 使用损失函数（通常是分位数损失函数）计算预测值与真实值之间的差异，并通过反向传播算法更新模型参数，以最小化损失函数。
预测： 在训练完成后，可以使用该模型对未来的时间序列数据进行预测。
总结
CNN-QRLSTM-Attention模型通过结合卷积神经网络、长短期记忆网络和注意力机制，能够充分挖掘时间序列数据中的特征和依赖关系，并通过分位数回归实现对不同分位数下的目标值的预测，具有较好的预测性能和泛化能力。
部分代码：
c
lgraph = layerGraph(); % 建立空白网络结构
tempLayers = [
sequenceInputLayer([L, 1, 1], "Name", "sequence") % 建立输入层，输入数据结构为[f_, 1, 1]
sequenceFoldingLayer("Name", "seqfold")]; % 建立序列折叠层
lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中
tempLayers = convolution2dLayer([1, 1], 32, "Name", "conv_1"); % 卷积层 卷积核[1, 1] 步长[1, 1] 通道数 32
lgraph = addLayers(lgraph,tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中
tempLayers = [
reluLayer("Name", "relu_1") % 激活层
convolution2dLayer([1, 1], 64, "Name", "conv_2") % 卷积层 卷积核[1, 1] 步长[1, 1] 通道数 64
reluLayer("Name", "relu_2") % 激活层
maxPooling2dLayer([1,1],"Name", "maxpool")];
lgraph = addLayers(lgraph, tempLayers); % 将上述网络结构加入空白结构中网络结构： 
预测结果：
回归图和预测误差：
评价指标:
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完整代码获取：CNN-QRLSRM-Attention
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