回归预测|时序预测|基于灰狼优化时域卷积TCN结合Transformer的多特征输入单输出的回归预测和多维时序预测Matlab程序
文章目录
- 一、基本原理
- 一、基本概念
- 二、原理和流程
- 三、优势与应用
- 四、总结
- 二、实验结果
- 三、核心代码
- 四、代码获取
- 五、总结
回归预测|时序预测|基于灰狼优化时域卷积TCN结合Transformer的多特征输入单输出的回归预测和多维时序预测Matlab程序
一、基本原理
灰狼优化（Grey Wolf Optimization, GWO）是一种群体智能优化算法，受到灰狼狩猎行为的启发。将其与时序卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）和Transformer结合用于数据回归预测，可以有效提高模型的性能。以下是这些概念的详细介绍及其组合的原理和流程。
一、基本概念
-
时域卷积网络（TCN）：
- TCN是一种用于序列数据建模的深度学习架构，基于因果卷积和扩张卷积。
- 它利用卷积层对时序数据进行处理，可以有效捕捉长时序依赖关系，并保持计算效率。
- TCN通常具有以下特征：
- 因果卷积：确保模型在预测时只利用当前和过去的信息，而不泄漏未来的信息。
- 扩张卷积：通过引入空洞率（dilated rate），增加卷积核的感受野，从而能够捕捉更长的时序关系。
-
Transformer：
- Transformer是一种基于自注意力机制的模型，广泛应用于自然语言处理和序列建模。
- 其主要优势在于能够并行处理数据，捕捉长距离依赖关系。
- 关键组件包括：
- 自注意力机制：通过计算输入序列中每个位置之间的关系，动态调整每个位置的权重。
- 多头注意力：同时计算多个自注意力，能够提取不同特征。
-
灰狼优化算法（GWO）：
- GWO模拟灰狼的社会行为，通过捕猎策略进行全局优化。
- 主要步骤包括：
- 狩猎行为：模仿灰狼围猎猎物的行为，利用“包围”、“追踪”和“攻击”等策略逐步接近最优解。
- 狼群层级：根据适应度对狼群进行分层，通常包括α狼、β狼和δ狼，每种狼在寻优过程中发挥不同的作用。
二、原理和流程
将GWO与TCN和Transformer结合，形成一种新型的回归预测模型。以下是整个流程的详细步骤：
-
数据准备：
- 收集并预处理时序数据，包括数据清洗、特征选择和归一化。
- 将数据划分为训练集、验证集和测试集。
-
TCN/Transformer模型构建：
- 模型架构：
- 根据任务需求设计TCN和Transformer的网络结构，包括卷积层、注意力层和全连接层。
- 设置适当的超参数（例如卷积核大小、层数、隐藏单元数等）。
- 模型初始化：
- 随机初始化模型参数，准备进行训练。
- 模型架构：
-
灰狼优化算法设计：
- 种群初始化：生成一定数量的候选解（狼）作为初始种群。
- 适应度评估：使用TCN或Transformer进行前向传播，计算每个候选解的适应度（例如均方误差MSE）。
- 更新位置：
- 根据GWO的更新规则，调整每只狼的位置，逐步逼近最优解。
- 具体更新公式包括：
[
D = |C \cdot X_{p} - X|
]
[
X_{new} = X_{p} - A \cdot D
]
其中，(X_{p}) 是当前最优狼的位置，(C) 和 (A) 是根据迭代次数动态更新的系数。
-
模型训练与优化：
- 使用GWO优化超参数，例如学习率、批量大小等，增强模型性能。
- 将优化后的参数应用于TCN或Transformer模型的训练过程中。
- 监控训练过程中的损失和性能指标，以防止过拟合。
-
模型评估与预测：
- 使用测试集评估模型性能，计算误差指标（如MAE、RMSE等）。
- 进行预测，分析结果并可视化。
三、优势与应用
-
优势：
- TCN可以有效捕捉时序特征，而Transformer提供了强大的上下文建模能力。
- GWO通过群体智能优化模型参数，提高了模型的泛化能力和预测准确性。
-
应用：
- 广泛应用于金融预测、气象数据分析、交通流量预测等领域。
四、总结
通过将GWO与TCN和Transformer结合，可以构建一个强大的回归预测模型，适用于各种时序数据任务。这个流程从数据准备到模型评估，提供了一个系统化的方法来实现数据回归预测。根据具体问题，可以对模型结构和优化过程进行进一步调整和优化，以达到最佳性能。
二、实验结果
1.输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测；
2.excel数据，前6列输入，最后1列输出，运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹；
3.命令窗口输出R2、MSE、MAE；
4.可视化：代码提供了可视化工具，用于评估模型性能，包括真实值与预测值的收敛图、对比图、拟合图、残差图。
三、核心代码
%% 导入数据
res = xlsread('数据集.xlsx');%% 数据分析
num_size = 0.8; % 训练集占数据集比例
outdim = 1; % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1); % 样本个数
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);%% 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);%% 数据平铺
P_train = double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test = double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));四、代码获取
200
五、总结
包括但不限于
优化BP神经网络，深度神经网络DNN，极限学习机ELM，鲁棒极限学习机RELM，核极限学习机KELM，混合核极限学习机HKELM，支持向量机SVR，相关向量机RVM，最小二乘回归PLS，最小二乘支持向量机LSSVM，LightGBM，Xgboost，RBF径向基神经网络，概率神经网络PNN，GRNN，Elman，随机森林RF，卷积神经网络CNN，长短期记忆网络LSTM，BiLSTM，GRU，BiGRU，TCN，BiTCN，CNN-LSTM，TCN-LSTM，BiTCN-BiGRU，LSTM–Attention，VMD–LSTM，PCA–BP等等
用于数据的分类，时序，回归预测。
多特征输入，单输出，多输出
