EI级 | Matlab实现TCN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测

EI级 | Matlab实现TCN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测

目录

    • EI级 | Matlab实现TCN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力机制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

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

基本介绍

1.【EI级】 Matlab实现TCN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测;
多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention):Multihead-Self-Attention多头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。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,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,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、RMSE、MAE、MAPE、MBE等多指标评价。

模型描述

TCN-BiGRU-Multihead-Attention是一种用于多变量时间序列预测的深度学习模型。该模型结合了Temporal Convolutional Network (TCN)、Bidirectional Gated Recurrent Unit (BiGRU)和Multihead Attention三个组件,以提高模型对时间序列数据的建模能力和预测准确性。

输入层:模型接收多个变量的时间序列作为输入。每个变量的时间序列可以具有不同的特征。

Temporal Convolutional Network (TCN):TCN是一种卷积神经网络结构,用于捕捉时间序列数据中的局部和全局模式。TCN中的卷积层可以跨越不同时间步,从而捕捉长期依赖性。TCN通过多个卷积层和残差连接来构建深度模型,并提供更好的特征提取能力。

Bidirectional Gated Recurrent Unit (BiGRU):BiGRU是一种循环神经网络结构,通过正向和反向两个方向进行时间序列的建模。正向和反向的GRU单元分别记忆和传递时间序列的过去和未来信息,从而更好地捕捉序列中的上下文关系。

Multihead Attention:多头注意力机制用于模型对时间序列数据的重要特征进行自适应加权。它通过将输入序列进行多次映射,每次映射产生一个注意力头。每个注意力头关注不同的时间序列特征,然后将它们的加权表示进行融合,以获得更全面的特征表示。

输出层:最后,模型使用全连接层将多头注意力的输出进行整合,并生成最终的预测结果。预测结果可以是单个时间步的值或者是未来多个时间步的序列。

训练过程中,模型通过最小化预测值与真实标签之间的误差来进行优化,并使用反向传播算法更新模型的参数。为了避免过拟合,可以使用正则化技术如Dropout或L2正则化,并进行交叉验证和早停等操作。

TCN-BiGRU-Multihead-Attention模型通过结合TCN、BiGRU和多头注意力机制,可以更好地建模多变量时间序列数据,并提高时间序列预测的准确性。

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-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测获取。
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%  划分训练集和测试集
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);
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);
p_test = mapminmax('apply', P_test, ps_input);
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train, 0, 1);
t_test = mapminmax('apply', T_test, ps_output);
%%  相关指标计算
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%  MAPE
maep1 = sum(abs(T_sim1 - T_train)./T_train) ./ M ;
maep2 = sum(abs(T_sim2 - T_test )./T_test) ./ N ;
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
disp(['训练集数据的MAPE为:', num2str(maep1)])
disp(['测试集数据的MAPE为:', num2str(maep2)])
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%  RMSE
RMSE1 = sqrt(sumsqr(T_sim1 - T_train)/M);
RMSE2 = sqrt(sumsqr(T_sim2 - T_test)/N);
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
disp(['训练集数据的RMSE为:', num2str(RMSE1)])
disp(['测试集数据的RMSE为:', num2str(RMSE2)])

参考资料

[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501

本文来自互联网用户投稿,该文观点仅代表作者本人,不代表本站立场。本站仅提供信息存储空间服务,不拥有所有权,不承担相关法律责任。如若转载,请注明出处:http://www.mzph.cn/news/587248.shtml

如若内容造成侵权/违法违规/事实不符,请联系多彩编程网进行投诉反馈email:809451989@qq.com,一经查实,立即删除!

相关文章

【数据分析】数据分析方法|市场细分与同期群分析

【数据分析】数据分析方法|市场细分与同期群分析 数据分析的目的总的来说只有两个:一个是证伪(或证实);另一个是推理。证伪是为了确认过程的正确性,这个过程通常是一项具体的业务;推理是为了找到某种确实的逻辑,比如某…

2023年03月09日_谷歌视觉语言模型PaLM-E的介绍

自从最近微软凭借OpenAI 和ChatGPT火了一把之后呢 老对手Google就总想着扳回一局 之前发布了硬刚ChatGPT的Bard 但是没想到翻车了 弄巧成拙 所以呢Google这一周又发了个大招 发布了史上最大的视觉语言模型PaLM-E 这个模型有多夸张呢 参数量高达5,620亿 是ChatGTP-3的三…

爬虫工作量由小到大的思维转变---<第二十六章 Scrapy通一通中间件的问题>

前言: 准备迈入scrapy-redis或者是scrapyd的领域进行一番吹牛~ 忽然想到,遗漏了中间件这个环节! 讲吧~太广泛了;不讲吧,又觉得有遗漏...所以,本章浅谈中间件; (有问题,欢迎私信! 我写文告诉你解法) 正文: 当我们谈到 Scrapy 的中间件时,可以将其比作一个特殊的助…

Python使用PyMySql增删改查Mysql数据库

PyMysql简介 PyMysql是Python中用于连接MySQL数据库的一个第三方库,它实现了MySQL客户端/服务器协议,使得Python程序能够与MySQL服务器进行交互。由于Python 2的mysql-python(又称mysqldb)模块在Python 3上支持不够完善&#xff0…

在C#中,typeof关键字

在C#中,typeof关键字被用于获取一个类型的 System.Type 对象。这个功能是非常有用的,尤其是在下面这些场景中: 反射(Reflection): typeof在使用反射时非常关键。通过获取类型的 Type 对象,你可以查询这个类…

nextTick的原理

开发中有这么一个需求&#xff0c;回显的适合&#xff0c;el-tree的检查严格标志属性更新为true。当更新完成后&#xff0c;又要改为false。还原。 <template><div><el-tree:data"data"show-checkbox:check-strictly"checkStrictly"default…

linux安装java8

1、下载java 根据自己系统的位数下载 查看系统位数命令&#xff1a;getconf LONG_BIT 下载地址 https://www.oracle.com/java/technologies/javase/javase8u211-later-archive-downloads.html 2、解压、移动 将下载的文件上传到linux系统中并解压 tar -zxvf jdk-8u333-linux…

LC 1154. 一年中的第几天

1154. 一年中的第几天 难度 &#xff1a; 简单 题目大意&#xff1a; 给你一个字符串 date &#xff0c;按 YYYY-MM-DD 格式表示一个 现行公元纪年法 日期。返回该日期是当年的第几天。 示例 1&#xff1a; 输入&#xff1a;date "2019-01-09" 输出&#xff…

条件编译处理多端差异

条件编译https://uniapp.dcloud.net.cn/tutorial/platform.html#%E4%B8%BA%E4%BB%80%E4%B9%88%E9%80%89%E6%8B%A9%E6%9D%A1%E4%BB%B6%E7%BC%96%E8%AF%91%E5%A4%84%E7%90%86%E8%B7%A8%E7%AB%AF%E5%85%BC%E5%AE%B9 <template><view class"container"><…

OSPF ROUTER-ID-新版(15)

目录 整体拓扑 操作步骤 1.INT 验证Router-ID选举规则 1.1 查看路由器Router-ID 1.2 配置R1地址 1.3 查看R1接口信息 1.4 查看R1Router-ID 1.5 删除接口IP并查看Router-ID 1.6 手工配置Router-ID 2.基本配置 2.1 配置R1的IP 2.2 配置R2的IP 2.3 配置R3的IP 2.4 配…

基于Unity Editor开发一个技能编辑器可能涉及到的内容

基于Unity Editor开发一个技能编辑器&#xff0c;涉及到的方面较多&#xff0c;涵盖了Unity自身的GUI框架、序列化系统、自定义编辑器、脚本调用与数据存储等。下面是几个关键点和你可能会用到的类以及API&#xff1a; 自定义Inspector&#xff1a; 使用Editor类来重写组件的I…

c++ 简单实用万能异常捕获

多层捕获异常&#xff0c;逐渐严格。并打印出错信息和位置&#xff1a;哪个文件&#xff0c;哪个函数&#xff0c;具体哪一行代码。 #include <stdexcept> // 包含标准异常类的头文件try {int a 2 / 0; }catch (const std::runtime_error& e) {// 捕获 std::runt…

游戏任务系统实现思路

文章目录 一、需求介绍二、数据库设计3、代码部分实现 一、需求介绍 1、首先任务的类型不同&#xff0c;可以分为&#xff1a;日常任务、成长任务、活动任务等等。 2、当达到任务目标时&#xff0c;自动发放任务奖励。 3、任务需要后台可配置&#xff0c;例如&#xff1a;任务…

访问公网视频监控平台,看不到实时视频的问题查处

一、实时监控视频看不到了的问题出现 今天在给客户演示实时视频监控&#xff0c;通过公网平台能够正常查看各个品牌IPC的实时视频&#xff08;在浏览器页面输入“http://公网平台IP地址”&#xff0c;关于IP地址详细介绍&#xff0c;可以看以前文章&#xff09;&#xff0c;如下…

Python集成开发工具

第二章、IDE&#xff08;PyCharm&#xff09; 一、设置py文件模板 设置模版 二、格式化代码设置 三、PyCharm运行python源文件的模式 第一次按照何种模式执行测试用例&#xff0c;后续都会按照这种方式去执行 普通模式&#xff0c;unittest模式&#xff0c;pytest模式介绍 四…

记录DevEco Studio 模拟器启动失败问题

启动模拟器报错 解决步骤 1、“启用或关闭windows功能"勾选"hyper-v”、“windows虚拟机监控程序平台”、“虚拟机平台” 2、打开cpu虚拟化 打开bios&#xff0c;打开Intel Virtualization Technology 这样就可以了 在任务管理器可以看到已开启&#xff0c;编辑器…

牛客网SQL训练4—SQL进阶挑战

文章目录 一、增删改操作1. 插入记录2. 更新记录3. 删除记录 二、表与索引操作1. 表的创建、修改与删除2. 索引的创建、删除 三、聚合分组查询1. 聚合函数2. 分组查询 四、多表查询1. 嵌套子查询2. 合并查询3. 连接查询 五、窗口函数1. 专用窗口函数2. 聚合窗口函数 六、其他常…

Android 配置不同应用ID

在Android中&#xff0c;每个应用都有一个独特的应用ID&#xff0c;用于唯一标识该应用。如果您想配置不同ID的应用&#xff0c;请按照以下步骤操作&#xff1a; 在Android Studio中创建一个新的项目。 在创建项目时&#xff0c;使用不同的应用ID。您可以在app/build.gradle文…

Redis:原理速成+项目实战——Redis的Java客户端

&#x1f468;‍&#x1f393;作者简介&#xff1a;一位大四、研0学生&#xff0c;正在努力准备大四暑假的实习 &#x1f30c;上期文章&#xff1a;Redis&#xff1a;原理速成项目实战——Redis常见命令&#xff08;数据结构、常见命令总结&#xff09; &#x1f4da;订阅专栏&…

数据治理:释放数据价值的关键

随着数字化时代的到来&#xff0c;数据已成为组织和企业最重要的资产之一。然而&#xff0c;数据的快速增长和复杂性也给数据管理带来了巨大的挑战。为了确保数据的质量、安全性和合规性&#xff0c;数据治理已成为组织和企业必须面对的重要问题。数据治理是数据要素市场建设的…