SCI一区 | CPO-TCN-BiGRU-Attention和TCN-BiGRU-Attention多变量时序预测（Matlab）

SCI一区 | CPO-TCN-BiGRU-Attention和TCN-BiGRU-Attention多变量时序预测（Matlab）

目录

• SCI一区 | CPO-TCN-BiGRU-Attention和TCN-BiGRU-Attention多变量时序预测（Matlab）

• 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.基于CPO-TCN-BiGRU-Attention冠豪猪算法优化时间卷积双向门控循环单元融合注意力机制多变量时间序列预测，要求Matlab2023版以上，自注意力机制，一键单头注意力机制替换成多头注意力机制；
2.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；
3.data为数据集，main.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RMSE多指标评价；
5.优化学习率，神经元个数，注意力机制的键值, 正则化参数。

模型描述

时间卷积网络（TCN）：

TCN是一种具有时序特性的卷积神经网络，适用于处理时间序列数据。

它结合了因果卷积和膨胀卷积来处理时序依赖关系，特别是长期依赖。

在这个模型中，TCN可能负责从多变量时间序列中提取特征。

双向门控循环单元（BiGRU）：

BiGRU是门控循环单元（GRU）的一种变体，能够同时考虑输入序列的前后信息。

GRU是一种门控循环神经网络（RNN），通过门控机制控制信息的流动，从而更好地捕捉时间序列中的长期依赖关系。

在这个模型中，BiGRU可能负责进一步处理TCN提取的特征，并捕捉这些特征之间的时序关系。

注意力机制（Attention）：

注意力机制允许模型在处理序列数据时，将焦点放在与当前输出最相关的输入部分上。

在这个模型中，Attention机制可能用于对BiGRU的输出进行加权处理，以便在预测时更强调重要的特征。

通过引入注意力机制，模型可以更有效地处理复杂和多变的时间序列数据。

程序设计

• 完整源码和数据获取方式私信博主回复CPO-TCN-BiGRU-Attention和TCN-BiGRU-Attention多变量时序预测（Matlab）。

convolution1dLayer(filterSize,numFilters,DilationFactor=dilationFactor,Padding="causal")
        layerNormalizationLayer
        reluLayer
        dropoutLayer(dropoutFactor) 
        additionLayer(2,Name="add_"+i)];

    % Add and connect layers.
    lgraph = addLayers(lgraph,layers);
    lgraph = connectLayers(lgraph,outputName,"conv1_"+i);

    % Skip connection.
    if i == 1
        % 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


tempLayers = flattenLayer("Name","flatten");
lgraph = addLayers(lgraph,tempLayers);

tempLayers = gruLayer(NumNeurons,"Name","gru1");
lgraph = addLayers(lgraph,tempLayers);

tempLayers = [
    FlipLayer("flip3")
    gruLayer(NumNeurons,"Name","gru2")];
lgraph = addLayers(lgraph,tempLayers);


tempLayers = [
    concatenationLayer(1,2,"Name","concat")