回归预测||时序预测||基于灰狼优化的时域卷积TCN连接Transformer-BiLSTM的数据回归预测|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
- 1. 数据准备
- 2. 模型构建
- 3. 灰狼优化算法设计
- 4. 模型训练与优化
- 5. 模型评估与预测
- 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||基于灰狼优化的时域卷积TCN连接Transformer-BiLSTM的数据回归预测|时序预测Matlab程序
一、基本原理
结合灰狼优化（GWO）、时域卷积网络（TCN）、Transformer和双向长短期记忆网络（BiLSTM）进行数据回归预测，可以实现对复杂时序数据的高效建模。以下是详细的原理和流程介绍。
一、基本概念
-
时域卷积网络（TCN）：
- TCN使用因果卷积和扩张卷积，有效捕捉长时序依赖关系。
- 由于其并行处理的特性，TCN通常比传统的递归神经网络（RNN）更高效。
-
Transformer：
- 基于自注意力机制，可以处理长距离依赖，具有优秀的建模能力。
- Transformer的并行计算能力使其在大规模数据集上表现出色。
-
双向长短期记忆网络（BiLSTM）：
- BiLSTM是一种改进的RNN，能够同时捕捉序列的前后上下文信息。
- 通过在两个方向（前向和反向）上处理信息，BiLSTM能够更全面地理解时序数据。
-
灰狼优化算法（GWO）：
- GWO模拟灰狼的捕猎行为，通过多个“狼”的合作寻求最优解。
- GWO在优化超参数和模型结构方面表现出色，能有效提高模型的性能。
二、原理和流程
将GWO与TCN、Transformer和BiLSTM结合用于数据回归预测的详细步骤如下：
1. 数据准备
-
数据收集与预处理：
- 收集目标时序数据，并进行清洗、去噪、归一化等处理。
- 将数据分为训练集、验证集和测试集。
-
特征工程：
- 根据需求选择合适的特征，可能包括时间戳、周期性特征等。
2. 模型构建
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TCN模型：
- 设计TCN架构，包括多层因果卷积和扩张卷积。
- 输出特征图，作为后续层的输入。
-
Transformer模型：
- 构建Transformer的编码器部分，使用自注意力机制和多头注意力来处理TCN输出的特征。
- 结合位置编码来保留时序信息。
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BiLSTM模型：
- 将Transformer的输出传递给BiLSTM层，利用双向结构捕捉上下文信息。
- 设计合适的隐藏层单元数和层数。
3. 灰狼优化算法设计
-
种群初始化：
- 初始化一定数量的狼，作为候选解，代表不同的超参数组合。
-
适应度评估：
- 定义适应度函数，通常选择均方误差（MSE）或均绝对误差（MAE）。
- 通过将当前超参数组合应用于TCN-Transformer-BiLSTM模型，计算适应度值。
-
更新位置：
- 根据GWO的策略，更新每只狼的位置。具体公式如下：
[
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) 是动态调整的系数。
- 根据GWO的策略，更新每只狼的位置。具体公式如下：
4. 模型训练与优化
-
训练过程：
- 使用GWO优化超参数（如学习率、Batch size、层数等）。
- 在每个迭代中，通过训练TCN-Transformer-BiLSTM模型，更新参数，并监控训练误差。
-
超参数优化：
- 通过GWO优化的超参数组合，选择最佳模型进行训练。
- 使用验证集进行模型评估，以防止过拟合。
5. 模型评估与预测
-
性能评估：
- 使用测试集评估模型性能，计算常用指标（如MSE、MAE等）。
- 可视化预测结果与真实值，分析模型表现。
-
预测应用：
- 使用优化后的模型进行未来时序数据的预测，输出结果用于实际应用场景。
三、优势与应用
-
优势：
- 结合了TCN、Transformer和BiLSTM的优点，使得模型在时序特征提取和上下文理解方面具有更强的能力。
- GWO的优化能力提高了模型的性能和泛化能力，能够适应不同的数据特征。
-
应用：
- 可广泛应用于金融预测、交通流量预测、环境监测、工业过程监控等领域。
四、总结
通过结合灰狼优化、TCN、Transformer和BiLSTM，构建了一种强大的回归预测模型。该模型能够有效处理复杂的时序数据，并在多个应用场景中展现出良好的性能。这个流程从数据准备到模型评估，提供了一种系统化的方法来进行数据回归预测。根据具体任务，可以进一步调整和优化模型结构与参数，以获取最佳效果。
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
240
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
