下面是一个使用DBO-BiTCN-BiGRU-Attention（蜣螂算法优化双向时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制）进行多变量回归预测的简化示例的Matlab代码。请注意，这只是一个示例，并且可能需要根据您的具体数据和问题进行适当的修改和调整。

matlab

% 步骤1：准备数据
% 假设有多个特征的训练集(train_data, train_labels)和测试集(test_data, test_labels)
% train_data和test_data是输入数据，train_labels和test_labels是对应的目标变量

% 步骤2：数据预处理
% 对输入数据进行必要的预处理，例如归一化、标准化等

% 步骤3：定义模型参数
input_size = size(train_data); % 输入数据的大小
output_size = size(train_labels); % 输出数据的大小

% DBO参数
num_iterations = 50; % 迭代次数
num_particles = 20; % 粒子数量

% BiTCN参数
num_filters = 32; % 卷积核数量
filter_size = 3; % 卷积核大小
num_layers = 4; % TCN层数
dilations = [1, 2, 4, 8]; % 扩张因子

% BiGRU参数
hidden_size = 64; % 隐层大小

% Attention参数
attention_size = 32; % 注意力大小

% 步骤4：定义模型架构
model = [
sequenceInputLayer(input_size) % 输入层

bitcnLayers(num_filters, filter_size, num_layers, dilations) % BiTCN层bidirectional(gruLayer(hidden_size, 'OutputMode', 'last')) % 双向GRU层attentionLayer(attention_size) % 注意力层fullyConnectedLayer(output_size) % 全连接层
regressionLayer % 回归层

];

% 步骤5：使用DBO算法优化模型
options = optimoptions(‘particleswarm’, …
‘SwarmSize’, num_particles, …
‘MaxIterations’, num_iterations);

rng(‘default’); % 设置随机种子，以确保结果可复现

% 定义优化目标函数
objective = @(x)trainAndEvaluateModel(x, train_data, train_labels, test_data, test_labels);

% 运行DBO算法进行优化
[x_optimal, fval] = particleswarm(objective, numel(model), [], [], [], [], [], [], options);

% 使用优化后的参数更新模型
trained_model = model;
trained_model = setWeights(trained_model, x_optimal);

% 步骤6：模型评估
predicted_labels = predict(trained_model, test_data);

% 步骤7：计算评估指标
mse = mean((test_labels - predicted_labels).^2); % 均方误差
rmse = sqrt(mse); % 均方根误差

% 输出评估指标
fprintf(‘均方误差: %.4f\n’, mse);
fprintf(‘均方根误差: %.4f\n’, rmse);

% 定义训练和评估模型的函数
function loss = trainAndEvaluateModel(x, train_data, train_labels, test_data, test_labels)
model = createModel(x); % 创建模型
trained_model = trainModel(model, train_data, train_labels); % 训练模型
predicted_labels = predict(trained_model, test_data); % 预测
loss = mean((test_labels - predicted_labels).^2); % 均方误差作为优化目标
end

% 创建模型的函数
function model = createModel(x)
model = [
sequenceInputLayer(input_size) % 输入层

    bitcnLayers(x(1), x(2), x(3), x(4:end-2)) % BiTC