城市建设灯具网站,免费商标logo在线制作软件,建网站做相亲,团购网站建设方案时序预测 | MATLAB实现TCN-LSTM时间卷积长短期记忆神经网络时间序列预测 目录 时序预测 | MATLAB实现TCN-LSTM时间卷积长短期记忆神经网络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 基本介绍 1.MATLAB实现TCN-LSTM时间卷积长短期记忆神经网络时间序列预测…时序预测 | MATLAB实现TCN-LSTM时间卷积长短期记忆神经网络时间序列预测 目录 时序预测 | MATLAB实现TCN-LSTM时间卷积长短期记忆神经网络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 基本介绍 1.MATLAB实现TCN-LSTM时间卷积长短期记忆神经网络时间序列预测 2.运行环境为Matlab2021b 3.单变量时间序列预测 4.data为数据集excel数据MainTCN_LSTMTS.m为主程序运行即可,所有文件放在一个文件夹 5.命令窗口输出RMSE、MAE、MAPE多指标评价。 模型描述 由于TCN 具有扩张因果卷积结构拥有突出的特征提取能力因此可对原始特征进行融合获得高维的抽象特征加强了对特征信息的挖掘。而 LSTM 网络具有强大的时序预测能力将TCN 和LSTM 网络结合通过TCN 特征提取后输入至LSTM 网络提高了LSTM 网络记忆单元的处理效 率使得预测模型更有效地学习时间序列的复杂交互关系。因此本文搭建了TCN-LSTM 预测模型。 TCN-LSTM是一种将时间卷积神经网络TCN和长短期记忆神经网络LSTM结合在一起的神经网络模型。TCN是一种能够处理序列数据的卷积神经网络它能够捕捉到序列中的长期依赖关系。LSTM则是一种具有记忆单元的递归神经网络它能够处理序列数据中的短期和长期依赖。 TCN-LSTM模型的输入可以是多个序列每个序列可以是不同的特征或变量。例如如果我们想预测某个城市未来一周的平均温度我们可以将过去一段时间内的温度、湿度、气压等多个变量作为输入序列。模型的输出是一个值即未来某个时间点的平均温度。 在TCN-LSTM中时间卷积层用于捕捉序列中的长期依赖关系LSTM层用于处理序列中的短期和长期依赖。多个输入序列被合并成一个张量然后送入TCN-LSTM网络进行训练。在训练过程中模型优化目标是最小化预测输出与真实值之间的差距。 TCN-LSTM模型在时间序列预测和回归问题上表现良好特别是对于长期依赖的序列数据。它可以被用于许多应用场景例如股票价格预测、交通流量预测等。 程序设计
完整源码和数据获取方式私信博主回复MATLAB实现TCN-LSTM时间卷积长短期记忆神经网络时间序列预测
%% 预测
t_sim1 predict(net, p_train);
t_sim2 predict(net, p_test ); %% 数据反归一化
T_sim1 mapminmax(reverse, t_sim1, ps_output);
T_sim2 mapminmax(reverse, t_sim2, ps_output);%% 均方根误差
error1 sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2) ./ M);
error2 sqrt(sum((T_sim2 - T_test ).^2) ./ N);%% 相关指标计算% MAE
mae1 sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ M ;
mae2 sum(abs(T_sim2 - T_test )) ./ N ;disp([训练集数据的MAE为, num2str(mae1)])
disp([测试集数据的MAE为, num2str(mae2)])%% 平均绝对百分比误差MAPE
MAPE1 mean(abs((T_train - T_sim1)./T_train));
MAPE2 mean(abs((T_test - T_sim2)./T_test));disp([训练集数据的MAPE为, num2str(MAPE1)])
disp([测试集数据的MAPE为, num2str(MAPE2)])% MBE
mbe1 sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ M ;
mbe2 sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ N ;disp([训练集数据的MBE为, num2str(mbe1)])
disp([测试集数据的MBE为, num2str(mbe2)])%均方误差 MSE
mse1 sum((T_sim1 - T_train).^2)./M;
mse2 sum((T_sim2 - T_test).^2)./N;disp([训练集数据的MSE为, num2str(mse1)])
disp([测试集数据的MSE为, num2str(mse2)])
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm1001.2014.3001.5501 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm1001.2014.3001.5501
