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

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

1.Matlab实现TCN-Attention时间卷积神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测；
自注意力层 (Self-Attention)：Self-Attention自注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重，进而对输入序列进行加权求和。自注意力能够帮助模型在处理序列数据时，对不同位置的信息进行适当的加权，从而更好地捕捉序列中的关键信息。在时序预测任务中，自注意力机制可以用于对序列中不同时间步之间的相关性进行建模。
2.运行环境为Matlab2023a及以上；
3.data为数据集，输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测，TCNNTS.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹；
4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和MBE多指标评价；。

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：私信博主回复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。

%%  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);