时序预测 | Matlab实现BiTCN-BiLSTM双向时间卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络时间序列预测

预测效果

基本介绍

1.Matlab实现BiTCN-BiLSTM双向时间卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络时间序列预测（完整源码和数据），单变量时间序列预测，运行环境matlab2023及以上，excel数据，方便替换；
2.评价指标RMSE、MAPE、MAE、MSE、R2等；
3.程序语言为matlab，程序可出预测效果图，误差分析图。
4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

BiTCN-BiLSTM是双向时间卷积神经网络（BiTCN）与双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）的结合，用于时间序列预测。这种组合模型充分利用了两种网络结构的优势，旨在提高时间序列预测的精度和效率。

首先，BiTCN通过卷积操作捕捉时间序列中的局部特征，同时其双向结构允许网络从前向和后向两个方向提取信息，从而更全面地理解数据。这种结构使得BiTCN能够学习到数据中的复杂模式和结构。

而BiLSTM则是一种特殊的循环神经网络，通过引入长短期记忆机制，能够处理长距离依赖关系，有效记住并利用历史信息。其双向结构则使得网络能够同时考虑前向和后向的上下文信息，从而进一步提高预测的准确性。

将BiTCN和BiLSTM结合，可以使得模型既能够捕捉到时间序列的局部特征，又能够处理长距离依赖关系，同时充分利用前后向的上下文信息。这种组合模型在时间序列预测中具有很大的潜力，可以应用于各种需要预测未来趋势的场景，如金融市场预测、气象预测、能源需求预测等。

需要注意的是，BiTCN-BiLSTM模型的训练和调优可能需要大量的数据和计算资源，并且需要对模型参数进行精细调整以优化性能。此外，对于不同的应用场景和数据集，可能需要设计不同的网络结构和参数设置来达到最佳的预测效果。

总的来说，BiTCN-BiLSTM是一种强大的时间序列预测模型，结合了卷积神经网络和循环神经网络的优点，具有广泛的应用前景。

程序设计

• 完整源码和数据获取方式资源出下载Matlab实现BiTCN-BiLSTM双向时间卷积神经网络结合双向长短期记忆神经网络时间序列预测 。

% 添加残差块到网络
    lgraph = addLayers(lgraph, layers);
 
    % 连接卷积层到残差块
    lgraph = connectLayers(lgraph, outputName, "conv1_" + i);
 
    % 创建 TCN反向支路flip网络结构
    Fliplayers = [
        FlipLayer("flip_" + i)                                                                                               % 反向翻转
        convolution1dLayer(1, numFilters, Name = "convSkip_"+i);                                                             % 反向残差连接
        convolution1dLayer(filterSize, numFilters, DilationFactor = dilationFactor, Padding = "causal", Name="conv2_" + i)   % 一维卷积层
        layerNormalizationLayer                                                                                              % 层归一化
        spatialDropoutLayer(dropoutFactor)                                                                                   % 空间丢弃层
        convolution1dLayer(filterSize, numFilters, DilationFactor = dilationFactor, Padding = "causal")                      % 一维卷积层
        layerNormalizationLayer                                                                                              % 层归一化
        reluLayer                                                                                                            % 激活层
        spatialDropoutLayer(dropoutFactor, Name="drop" + i)                                                                  % 空间丢弃层
    ];
 
    % 添加 flip 网络结构到网络
    lgraph = addLayers(lgraph, Fliplayers);
 
    % 连接 flip 卷积层到残差块
    lgraph = connectLayers(lgraph, outputName, "flip_" + i);
    lgraph = connectLayers(lgraph, "drop" + i, "add_" + i + "/in3");
    lgraph = connectLayers(lgraph, "convSkip_"+i, "add_" + i + "/in4");
    % 残差连接 -- 首层
    if i == 1
        % 建立残差卷积层
        % Include convolution in first skip connection.
        layer = convolution1dLayer(1,numFilters,Name="convSkip");

        lgraph = addLayers(lgraph,layer);
        lgraph = connectLayers(lgraph,outputName,"convSkip");
        lgraph = connectLayers(lgraph,"convSkip","add_" + i + "/in2");
    else
        lgraph = connectLayers(lgraph,outputName,"add_" + i + "/in2");
    end
    
    % Update layer output name.
    outputName = "add_" + i;
end
% CSDN 机器学习之心

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501