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
目录
- 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
- 模型描述
- 程序设计
- 参考资料
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