回归预测 | MATLAB基于TCN-BiGRU时间卷积神经网络结合双向门控循环单元多输入单输出回归预测

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基本介绍

回归预测 | MATLAB基于TCN-BiGRU时间卷积神经网络结合双向门控循环单元多输入单输出回归预测

一、引言
1.1、研究背景及意义
在当今数据驱动的时代，时间序列预测已成为金融、气象、工业控制等多个领域的关键技术。随着人工智能和机器学习技术的快速发展，特别是深度学习在处理序列数据方面的显著成效，时间序列预测的准确性和效率得到了极大的提升。时间卷积网络（TCN）和双向门控循环单元（BiGRU）作为两种强大的序列处理工具，已在多个研究领域中展示了其卓越的性能。
时间卷积网络（TCN）通过使用因果卷积和扩张卷积，有效地捕捉时间序列中的局部和长期依赖关系。TCN 的核心优势在于其能够处理变长的输入序列，并且由于其卷积层的并行计算特性，训练速度相对较快。这使得 TCN 在处理大规模时间序列数据时表现出色。另一方面，双向门控循环单元（BiGRU）通过结合过去和未来的上下文信息，进一步增强了对序列数据的理解能力。BiGRU 在捕捉时间序列中的长期依赖关系和复杂模式方面表现出色，这使其成为时间序列预测任务中的重要工具。
将 TCN 和 BiGRU 结合起来，可以充分利用两者在序列数据处理上的优势，从而实现更准确的预测。这种结合不仅能够捕捉时间序列中的局部特征，还能充分利用过去和未来的信息，提高模型的预测精度。因此，研究和开发 TCN-BiGRU 模型对于提升时间序列预测的性能具有重要意义。
1.2、研究目的与任务概述
本研究旨在设计并实现一个结合时间卷积网络（TCN）和双向门控循环单元（BiGRU）的深度学习模型，用于处理多输入单输出的回归预测任务。具体来说，研究的主要目标包括：

探索TCN和BiGRU在时间序列预测中的结合方式和协同效应，以充分利用两者的优势。
评估TCN-BiGRU模型在不同类型时间序列数据上的预测性能，并与传统方法和单一模型进行对比。
研究模型在不同应用场景下的适用性和泛化能力，为实际应用提供指导。
通过这些研究目标，本研究希望能够提供一个高效、准确的时间序列预测解决方案，为相关领域的研究和实践提供新的思路和方法。
二、TCN-BiGRU模型设计
2.1、时间卷积网络（TCN）
时间卷积网络（TCN）是一种专门设计用于处理序列数据的深度学习模型。其核心特点包括因果卷积和扩张卷积。因果卷积确保模型在预测时仅使用过去的信息，符合时间序列数据的处理要求。扩张卷积通过扩大感受野，使模型能够捕捉更长时间的依赖关系，而无需增加网络深度。
在TCN中，每一层卷积层的输出都会传递给下一层，这种结构有助于网络学习到不同时间尺度上的特征。通过堆叠多层卷积层，TCN能够学习到复杂的时间序列模式。此外，TCN还采用了残差连接和批量归一化等技术，以提高模型的训练稳定性和性能。
2.2、双向门控循环单元（BiGRU）
双向门控循环单元（BiGRU）是门控循环单元（GRU）的一种扩展，通过双向结构同时处理过去和未来的上下文信息。BiGRU由两个GRU层组成，一个向前处理序列，一个向后处理序列，然后将两者的输出合并。这种结构使得BiGRU能够捕捉时间序列中的双向依赖关系，从而提高预测的准确性。
GRU单元通过更新门和重置门来控制信息的流动，这有助于模型在学习长期依赖关系时避免梯度消失和梯度爆炸问题。BiGRU通过结合这两个方向的GRU单元，进一步增强了模型的表达能力。
2.3、模型结合方式
在TCN-BiGRU模型中，时间卷积网络首先对输入的时间序列数据进行特征提取，利用其强大的捕获长期依赖关系的能力。TCN的输出然后被送入双向门控循环单元，进一步处理序列中的时间依赖性。通过这种方式，TCN和BiGRU可以协同工作，发挥各自的优势，提高预测性能。
具体来说，TCN层通过卷积操作捕捉时间序列中的局部特征和长期依赖关系，然后将这些特征传递给BiGRU层。BiGRU层通过其双向结构，进一步捕捉序列中的双向依赖关系，并输出最终的预测结果。这种结合方式不仅提高了模型的表达能力，还增强了其对复杂时间序列数据的处理能力。
三、数据准备与预处理
3.1、数据收集
数据收集是预测的首要步骤。高质量的数据集对于模型的训练和评估至关重要。我们选择的数据集不仅数量庞大，而且具有高度的复杂性和动态变化性，能够充分检验模型在不同场景下的表现。
3.2、数据清洗与预处理
数据清洗是确保数据集质量的重要步骤。对数据进行归一化处理，将所有特征缩放到相同的尺度。这一步骤是必要的，因为不同的特征可能具有不同的量纲和范围，如果不进行归一化处理，可能会导致模型在训练过程中出现偏差。我们采用Min-Max归一化方法，将所有特征值缩放到0到1的范围内。

四、模型实现与训练
4.1、模型构建
在模型构建阶段，我们首先定义了TCN层和BiGRU层的结构和参数。TCN层包括多个卷积层，每个卷积层都采用因果卷积和扩张卷积。通过调整卷积核的大小和扩张因子，我们可以控制模型感受野的大小和学习能力的强弱。BiGRU层包括两个GRU单元，一个向前处理序列，一个向后处理序列，然后将两者的输出合并。
在TCN层和BiGRU层之间，我们还添加了一些辅助层，如批量归一化层和Dropout层。批量归一化层有助于加速模型的训练过程并提高模型的稳定性，而Dropout层则有助于防止模型在训练过程中出现过拟合现象。
4.2、训练过程
在训练过程中，我们将预处理后的数据集划分为训练集、验证集和测试集。训练集用于模型的训练，验证集用于模型的调优和超参数的选择，测试集用于最终模型的评估。
我们采用Adam优化器来最小化模型的损失函数。Adam优化器是一种基于梯度下降的优化算法，通过动态调整学习率，能够快速收敛到最优解。在训练过程中，我们还使用了早期停止技术，以防止模型在训练过程中出现过拟合现象。早期停止技术通过监控验证集上的性能指标，在模型性能不再提升时提前终止训练过程。
4.3、参数设置与优化
参数设置是模型训练的重要环节。在本研究中，我们通过网格搜索和随机搜索等方法，对模型的超参数进行了优化。超参数包括学习率、批次大小、卷积核大小、扩张因子、GRU单元个数等。
通过反复试验和调整，我们找到了最优的超参数组合，使得模型在验证集上的性能达到最佳。此外，我们还使用了学习率衰减技术，随着训练过程的进行，逐步降低学习率，从而帮助模型更稳定地收敛到最优解。
五、模型评估与结果分析
5.1、评估指标
为了全面评估TCN-BiGRU模型的性能，我们采用了多个回归预测任务中常用的评估指标，包括均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均相对误差（MRE）和决定系数（R²）。这些指标能够从不同角度反映模型的预测精度和稳定性。
均方根误差（RMSE）是观测值与真值偏差的平方与观测次数比值的平方根，用来衡量观测值同真值之间的偏差。平均绝对误差（MAE）是所有观测值与真值偏差的绝对值的平均，能够更好地反映预测值误差的实际情况。平均相对误差（MRE）是所有观测值与真值偏差除以真值的绝对值的平均，是一个衡量偏差的相对量。决定系数（R²）表示模型解释的变异量占总变异量的比例，越接近1表示模型的解释能力越强。
5.2、结果展示
在多个时间序列数据集上的实验结果表明，TCN-BiGRU模型在各项评估指标上都表现出色。
…………训练集误差指标…………
1.均方差(MSE)：10528.8809
2.根均方差(RMSE)：102.6103
3.平均绝对误差（MAE）：71.0666
4.平均相对百分误差（MAPE）：1.3284%
5.R2：99.7097%

…………tcn-bigru测试集误差指标…………
1.均方差(MSE)：22105.7578
2.根均方差(RMSE)：148.6801
3.平均绝对误差（MAE）：97.8412
4.平均相对百分误差（MAPE）：1.8398%
5.R2：99.4516%
5.3、结果分析
通过分析实验结果，我们可以得出以下结论：

TCN-BiGRU模型通过结合TCN和BiGRU的优势，能够更有效地捕捉时间序列中的局部特征和长期依赖关系，从而提高预测精度。
模型在不同类型的时间序列数据上都表现出良好的性能，验证了其泛化能力和适用性。
通过优化超参数和调整模型结构，可以进一步提升模型的性能。
六、结论与展望
6.1、研究总结
本研究成功设计并实现了TCN-BiGRU模型，该模型结合了时间卷积网络和双向门控循环单元的优势，用于多输入单输出的回归预测任务。实验结果表明，该模型在处理时间序列预测问题时表现出高效性和准确性，特别是在捕捉长期依赖关系和复杂模式方面。
6.2、研究限制
尽管TCN-BiGRU模型在多个数据集上取得了良好的性能，但仍存在一些限制。例如，模型的训练时间较长，对计算资源的要求较高。此外，模型在处理极端情况下可能出现预测误差较大的问题。
6.3、未来研究方向
未来的研究可以考虑优化模型结构，减少计算资源的消耗，提高模型的训练速度和预测效率。此外，探索更多类型的序列数据处理任务，如多变量时间序列预测和序列到序列的学习任务，也是非常有意义的研究方向。
通过不断优化和改进，TCN-BiGRU模型有望在更广泛的应用领域中发挥其潜力，为时间序列预测任务提供更高效、更准确的解决方案。

程序设计

完整源码和数据MATLAB基于TCN-BiGRU时间卷积神经网络结合双向门控循环单元多输入单输出回归预测

P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);lgraph = connectLayers(lgraph,outputName,"flatten");
lgraph = connectLayers(lgraph,"flatten","gru1");
lgraph = connectLayers(lgraph,"flatten","flip3");
lgraph = connectLayers(lgraph,"gru1","concat/in1");
lgraph = connectLayers(lgraph,"gru2","concat/in2");%  参数设置
options0 = trainingOptions('adam', ...                 % 优化算法Adam'MaxEpochs', 150, ...                            % 最大训练次数'GradientThreshold', 1, ...                       % 梯度阈值'InitialLearnRate', 0.01, ...         % 初始学习率'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...             % 学习率调整'LearnRateDropPeriod',100, ...                   % 训练100次后开始调整学习率'LearnRateDropFactor',0.001, ...                    % 学习率调整因子'L2Regularization', 0.001, ...         % 正则化参数'ExecutionEnvironment', 'cpu',...                 % 训练环境'Verbose', 1, ...                                 % 关闭优化过程'Plots', 'none');