多维时序 | MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测

多维时序 | MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测

目录

    • 多维时序 | MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测
      • 预测效果
      • 基本介绍
      • 模型描述
      • 程序设计
      • 参考资料

预测效果

多维时序 | MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测_第1张图片
多维时序 | MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测_第2张图片

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基本介绍

MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测

模型描述

MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测,用于处理时间序列数据;适用平台:Matlab 2021及以上
1.data为数据集,格式为excel,4个输入特征,1个输出特征,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测;
2.主程序文件,运行即可,残差连接用于构建深层网络。每个残差块包括了一维卷积层和层归一化层,这些卷积层的输出被添加到输入,从而构成了残差结构。这有助于减轻梯度消失问题并使网络更容易训练;
3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE,可在下载区获取数据和程序内容;
注意程序和数据放在一个文件夹,运行环境为Matlab2023b及以上。

多维时序 | MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测_第3张图片

程序设计

  • 完整程序和数据获取方式1:同等价值程序兑换;
  • 完整程序和数据获取方式2:私信博主获取。

%%  参数设置
options = trainingOptions('adam', ...      % Adam 梯度下降算法
    'MaxEpochs', 800, ...                  % 最大迭代次数
    'InitialLearnRate', 1e-2, ...          % 初始学习率为0.01
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...  % 学习率下降
    'LearnRateDropFactor', 0.1, ...        % 学习率下降因子 0.5
    'LearnRateDropPeriod', 100, ...        % 经过100次训练后 学习率为 0.01 * 0.1
    'Shuffle', 'every-epoch', ...          % 每次训练打乱数据集
    'Plots', 'training-progress', ...      % 画出曲线
    'Verbose', false);

参考资料

[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501

你可能感兴趣的:(时序预测,TCN,时间卷积神经网络,多变量时间序列预测)