TCN-LSTM 基于时间卷积网络-双向长短期记忆网络的多特征回归预测(前换成单变量/多变量时序预测) 程序已经调试好无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel LSTM可以更换为BiLSTM/GRU(前) 、运行环境要求MATLAB版本为2021b及其以上 、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等图很多符合您的需要 、代码中文注释清晰质量极高 、测试数据集可以直接运行源程序 替换你的数据即可用 适合新手小白 、 保证源程序运行 模型只是个工具不一定替换数据就达到你想要的结果 考虑好再这个TCN-LSTM混合模型有点意思啊。咱们搞时间序列预测的都知道传统LSTM处理长期依赖可能有点力不从心这时候引入时间卷积网络TCN的膨胀因果卷积结构相当于给模型装了个望远镜——既能抓住局部特征又能看得远。实测下来这个组合在电力负荷预测场景中比单一模型表现稳得多。先甩个核心代码片段镇楼。数据预处理部分用的是MATLAB自带的滑动窗口函数对新手特别友好% 滑动窗口构造时序样本 inputSize size(XTrain,2); numFeatures inputSize; windowSize 24; % 24小时历史窗口 horizon 6; % 预测未来6小时 XTrain windowize(XTrain, windowSize); YTrain XTrain(windowSize1:end, 1:horizon); % 取首个特征作为预测目标 XTrain XTrain(1:end-horizon, :);这段把原始时序数据切成带时间窗口的样本比如用24小时数据预测未来6小时。注意这里windowize函数需要自己封装其实就是用for循环做矩阵切片建议加上并行计算加速。模型架构才是重头戏。TCN部分用了残差块结构注意膨胀系数要按指数增长tcnLayers [ convolution1dLayer(3, 64, DilationFactor, 1, Padding, same) layerNormalizationLayer spatialDropoutLayer(0.2) convolution1dLayer(3, 64, DilationFactor, 2, Padding, same) layerNormalizationLayer reluLayer additionLayer(2, Name, add1) % 残差连接 ];这里有个坑——TCN的因果卷积得手动控制padding建议用非对称padding只在左侧填充。LSTM部分直接调库就行想换双向LSTM的话把bilstmLayer替换上注意调整输出维度。TCN-LSTM 基于时间卷积网络-双向长短期记忆网络的多特征回归预测(前换成单变量/多变量时序预测) 程序已经调试好无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel LSTM可以更换为BiLSTM/GRU(前) 、运行环境要求MATLAB版本为2021b及其以上 、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等图很多符合您的需要 、代码中文注释清晰质量极高 、测试数据集可以直接运行源程序 替换你的数据即可用 适合新手小白 、 保证源程序运行 模型只是个工具不一定替换数据就达到你想要的结果 考虑好再训练参数设置直接影响收敛速度。实测用Adam优化器时学习率别超过1e-3options trainingOptions(adam, ... MaxEpochs, 150, ... LearnRateSchedule, piecewise, ... LearnRateDropPeriod, 50, ... Verbose, 1, ... Plots, training-progress);重点说下评价指标计算。RPD相对预测偏差这个指标很多库不提供得自己实现function rpd calculateRPD(yTrue, yPred) rmse sqrt(mean((yTrue - yPred).^2)); stdev std(yTrue); rpd stdev / rmse; % 值越大说明模型越可靠 end运行后会生成十几张分析图比如预测值和真实值的对比曲线、误差分布直方图、特征重要性热力图等。特别注意预测波动区间的可视化这个用分位数回归实现的置信带比单纯的点预测实用得多。想换成自己的数据记住三点1Excel数据第一列必须是时间戳后面接特征列2目标变量放最后一列3缺失值建议用移动平均填充别直接删行。有个取巧的方法——直接把示例数据换成自己的保持行列结构不变。最后提醒下TCN-LSTM对周期性明显的数据效果拔群但要是遇到突变型时序比如突发事件影响下的流量数据建议加上异常检测模块。模型不是万能的但掌握这个组合拳至少能在多数场景下交出80分答卷。
单变量/多变量时序预测的‘TCN-LSTM‘模型源程序（含BiLSTM/GRU替换选项）
TCN-LSTM 基于时间卷积网络-双向长短期记忆网络的多特征回归预测(前换成单变量/多变量时序预测) 程序已经调试好无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel LSTM可以更换为BiLSTM/GRU(前) 、运行环境要求MATLAB版本为2021b及其以上 、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等图很多符合您的需要 、代码中文注释清晰质量极高 、测试数据集可以直接运行源程序 替换你的数据即可用 适合新手小白 、 保证源程序运行 模型只是个工具不一定替换数据就达到你想要的结果 考虑好再这个TCN-LSTM混合模型有点意思啊。咱们搞时间序列预测的都知道传统LSTM处理长期依赖可能有点力不从心这时候引入时间卷积网络TCN的膨胀因果卷积结构相当于给模型装了个望远镜——既能抓住局部特征又能看得远。实测下来这个组合在电力负荷预测场景中比单一模型表现稳得多。先甩个核心代码片段镇楼。数据预处理部分用的是MATLAB自带的滑动窗口函数对新手特别友好% 滑动窗口构造时序样本 inputSize size(XTrain,2); numFeatures inputSize; windowSize 24; % 24小时历史窗口 horizon 6; % 预测未来6小时 XTrain windowize(XTrain, windowSize); YTrain XTrain(windowSize1:end, 1:horizon); % 取首个特征作为预测目标 XTrain XTrain(1:end-horizon, :);这段把原始时序数据切成带时间窗口的样本比如用24小时数据预测未来6小时。注意这里windowize函数需要自己封装其实就是用for循环做矩阵切片建议加上并行计算加速。模型架构才是重头戏。TCN部分用了残差块结构注意膨胀系数要按指数增长tcnLayers [ convolution1dLayer(3, 64, DilationFactor, 1, Padding, same) layerNormalizationLayer spatialDropoutLayer(0.2) convolution1dLayer(3, 64, DilationFactor, 2, Padding, same) layerNormalizationLayer reluLayer additionLayer(2, Name, add1) % 残差连接 ];这里有个坑——TCN的因果卷积得手动控制padding建议用非对称padding只在左侧填充。LSTM部分直接调库就行想换双向LSTM的话把bilstmLayer替换上注意调整输出维度。TCN-LSTM 基于时间卷积网络-双向长短期记忆网络的多特征回归预测(前换成单变量/多变量时序预测) 程序已经调试好无需更改代码替换数据集即可运行数据格式为excel LSTM可以更换为BiLSTM/GRU(前) 、运行环境要求MATLAB版本为2021b及其以上 、评价指标包括:R2、MAE、MSE、RPD、RMSE等图很多符合您的需要 、代码中文注释清晰质量极高 、测试数据集可以直接运行源程序 替换你的数据即可用 适合新手小白 、 保证源程序运行 模型只是个工具不一定替换数据就达到你想要的结果 考虑好再训练参数设置直接影响收敛速度。实测用Adam优化器时学习率别超过1e-3options trainingOptions(adam, ... MaxEpochs, 150, ... LearnRateSchedule, piecewise, ... LearnRateDropPeriod, 50, ... Verbose, 1, ... Plots, training-progress);重点说下评价指标计算。RPD相对预测偏差这个指标很多库不提供得自己实现function rpd calculateRPD(yTrue, yPred) rmse sqrt(mean((yTrue - yPred).^2)); stdev std(yTrue); rpd stdev / rmse; % 值越大说明模型越可靠 end运行后会生成十几张分析图比如预测值和真实值的对比曲线、误差分布直方图、特征重要性热力图等。特别注意预测波动区间的可视化这个用分位数回归实现的置信带比单纯的点预测实用得多。想换成自己的数据记住三点1Excel数据第一列必须是时间戳后面接特征列2目标变量放最后一列3缺失值建议用移动平均填充别直接删行。有个取巧的方法——直接把示例数据换成自己的保持行列结构不变。最后提醒下TCN-LSTM对周期性明显的数据效果拔群但要是遇到突变型时序比如突发事件影响下的流量数据建议加上异常检测模块。模型不是万能的但掌握这个组合拳至少能在多数场景下交出80分答卷。
