多维时序 | MATLAB实现TCN-selfAttention自注意力机制结合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

MATLAB实现TCN-selfAttention自注意力机制结合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-selfAttention自注意力机制结合时间卷积神经网络多变量时间序列预测，Temporal Convolutional Network（TCN）与自注意力机制结合的深度学习架构，用于处理时间序列数据；适用平台：Matlab 2023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。
4.自注意力机制：在TCN-selfAttention中，自注意力层被嵌入到TCN层中。这个自注意力层用于捕捉时间序列数据中的全局依赖关系。自注意力机制允许网络在学习时动态地调整各个时间步的权重，以便更好地捕捉长期依赖和全局模式。

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