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数据预处理：准备和清理数据，包括数据的加载、特征提取、归一化等。
GWO (灰狼算法) 的实现：根据灰狼算法的原理和公式，编写 MATLAB 代码来初始化灰狼群体、计算适应度函数、更新位置等。
CNN (卷积神经网络) 的构建：使用 MATLAB 的深度学习工具箱，构建卷积神经网络模型，包括卷积层、池化层、全连接层等。
LSTM (长短期记忆神经网络) 的构建：使用 MATLAB 的深度学习工具箱，构建 LSTM 模型，包括 LSTM 层、Dropout 层等。
Mutilhead-Att (多头注意力机制) 的实现：根据多头注意力机制的原理，编写 MATLAB 代码来计算注意力权重，进行加权融合等。
模型训练与评估：将数据集划分为训练集和测试集，使用训练集对模型进行训练，使用测试集进行评估和验证。根据预测结果计算适当的性能指标，如准确率、精确率、召回率等。
进一步优化：根据实际情况，你可能需要进行模型调参、使用交叉验证、引入正则化等进一步优化模型的性能。