这份MATLAB源代码资源详尽地阐述了如何在MATLAB环境中实现一种高级的时间序列分析方法，即使用卷积神经网络（CNN）与双向长短时记忆网络（BiLSTM）相结合的注意力机制进行预测。它不仅包含了从数据合成到模型构建的全过程，如数据生成、特征工程的实践步骤，还特别关注了CNN-BiLSTM-Attention模型的详细设计和实现。通过训练和测试阶段的步骤解释，你能够了解到如何有效地应用这一模型来预测时间序列数据，以及如何评估模型的性能。

这对于MATLAB基础扎实的数据研究员或工程师来说，是一个宝贵的实践教程，特别适用于需要对时间序列数据进行复杂预测，例如金融、气象、工业生产等领域。该资源还提供了完整的代码示例和备用的实验脚本，便于读者在具体场景中复制和进行深入研究。此外，文中还附带了参考资料链接以及对后续研究可能的发展方向，对于持续学习和探索提供了扩展性。

无论你是试图提升时间序列预测能力，还是想熟悉CNN-BiLSTM-Attention模型在MATLAB中的应用，这个资源都极具参考价值。