多维时序 | Matlab实现RIME-TCN-Multihead-Attention霜冰算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量时间序列预测

多维时序 | Matlab实现RIME-TCN-Multihead-Attention霜冰算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量时间序列预测

效果一览

基本介绍

1.Matlab实现RIME-TCN-Multihead-Attention霜冰算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量时间序列预测（完整源码和数据）
2.运行环境为Matlab2023b；
3.excel数据集，输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹；
4.命令窗口输出R2、MAE、 MBE、MAPE、 RMSE多指标评价。

程序设计

• 完整源码和数据获取方式私信回复Matlab实现RIME-TCN-Multihead-Attention霜冰算法优化时间卷积网络结合多头注意力机制多变量时间序列预测。

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

%%  导入数据
res =xlsread('data.xlsx','sheet1','A2:H104');

%%  数据分析
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例

num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度

%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);

P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);

f_ = size(P_train, 1);                  % 输入特征维度

%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);

[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129215161
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128105718