时序预测 | Matlab基于BiTCN-LSTM双向时间卷积长短期记忆神经网络时间序列预测

时序预测 | Matlab基于BiTCN-LSTM双向时间卷积长短期记忆神经网络时间序列预测

目录

    • 时序预测 | Matlab基于BiTCN-LSTM双向时间卷积长短期记忆神经网络时间序列预测
      • 预测效果
      • 基本介绍
      • 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
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

基本介绍

1.Matlab基于BiTCN-LSTM双向时间卷积长短期记忆神经网络时间序列预测(完整源码和数据),单变量时间序列预测,运行环境matlab2023及以上,excel数据,方便替换;
2.评价指标RMSE、MAPE、MAE、MSE、R2等;
3.程序语言为matlab,程序可出预测效果图,误差分析图。
4.代码特点:参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

在这里插入图片描述

BiTCN-LSTM(双向时间卷积长短期记忆神经网络)是一个结合了时间卷积网络(Temporal Convolutional Networks, TCN)和长短时记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)的混合模型,专门设计用于处理时间序列预测任务。该模型试图通过结合两种强大的深度学习架构来捕捉时间序列数据中的长期和短期依赖关系。

双向时间卷积网络(Bi-directional TCN):

TCN 使用因果卷积(Causal Convolutions)来处理时间序列数据,并通过膨胀卷积(Dilated Convolutions)来增加感受野(Receptive Field),从而捕捉长期依赖关系。
双向TCN则允许模型在两个方向上(正向和反向)同时处理时间序列数据,这有助于捕捉更多的上下文信息。
长短时记忆网络(LSTM):

LSTM 是一种特殊的循环神经网络(RNN),通过引入记忆单元和门控机制来解决传统RNN在处理长期依赖时的梯度消失和梯度爆炸问题。
LSTM 能够学习并记住时间序列数据中的长期依赖关系,并将其用于预测任务。
结合这两种技术,BiTCN-LSTM 能够更有效地处理复杂的时间序列预测问题。它首先通过双向TCN捕捉时间序列数据中的局部特征和长期依赖关系,然后将这些特征传递给LSTM进行进一步的处理和预测。

这种混合模型在处理具有复杂动态和长期依赖的时间序列数据时可能表现出优越的性能。然而,它也需要更多的计算资源和调参技巧来充分发挥其潜力。

需要注意的是,虽然 BiTCN-LSTM 在理论上看起来很有前途,但在实际应用中,其性能和效果还需要根据具体的任务和数据集进行验证和调整。同时,该模型可能并不是所有时间序列预测任务的最佳选择,因此在选择模型时需要仔细考虑任务的特点和需求。

程序设计

  • 完整源码和数据获取方式资源出下载Matlab基于BiTCN-LSTM双向时间卷积长短期记忆神经网络时间序列预测 。
% 添加残差块到网络lgraph = addLayers(lgraph, layers);% 连接卷积层到残差块lgraph = connectLayers(lgraph, outputName, "conv1_" + i);% 创建 TCN反向支路flip网络结构Fliplayers = [FlipLayer("flip_" + i)                                                                                               % 反向翻转convolution1dLayer(1, numFilters, Name = "convSkip_"+i);                                                             % 反向残差连接convolution1dLayer(filterSize, numFilters, DilationFactor = dilationFactor, Padding = "causal", Name="conv2_" + i)   % 一维卷积层layerNormalizationLayer                                                                                              % 层归一化spatialDropoutLayer(dropoutFactor)                                                                                   % 空间丢弃层convolution1dLayer(filterSize, numFilters, DilationFactor = dilationFactor, Padding = "causal")                      % 一维卷积层layerNormalizationLayer                                                                                              % 层归一化reluLayer                                                                                                            % 激活层spatialDropoutLayer(dropoutFactor, Name="drop" + i)                                                                  % 空间丢弃层];% 添加 flip 网络结构到网络lgraph = addLayers(lgraph, Fliplayers);% 连接 flip 卷积层到残差块lgraph = connectLayers(lgraph, outputName, "flip_" + i);lgraph = connectLayers(lgraph, "drop" + i, "add_" + i + "/in3");lgraph = connectLayers(lgraph, "convSkip_"+i, "add_" + i + "/in4");% 残差连接 -- 首层if i == 1% 建立残差卷积层% 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");elselgraph = connectLayers(lgraph,outputName,"add_" + i + "/in2");end% Update layer output name.outputName = "add_" + i;
end
% CSDN 机器学习之心

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?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/765318.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

为什么光模块会发生故障?

当SFP光模块发生故障时,技术人员需要立即找出原因并进行修复,否则,1G链路可能会中断。本指南将为初次接触光模块领域的企业提供一些SFP光模块修复解决方案的支持。 SFP光模块故障的主要原因 SFP光模块故障通常发生在发送端和接收端。最常见…

C++夯实基础

C在线学习笔记 第一阶段&#xff1a;基础 一、环境配置 1.1.第一个程序&#xff08;基本格式&#xff09; ​ #include <iosteam> using namespace std;int main(){cout<<"hello world"<<endl;system("pause"); }​ 模板 #include…

eth 交易案例分析9

交易hash: 先用0.26eth买入了多个GPT&#xff0c;然后用这多个GPT 在uniswap3 兑换了1.69 个eth&#xff0c; 疑问点&#xff1a;买入的 DLP 什么意思&#xff1f;

Flask 继学习 之 py与js文件的关系和通信

py文件是如何和js文件互动的&#xff1f; 在Python和JavaScript之间实现互动通常需要使用一些特定的工具或技术。以下是一种常见的方法&#xff1a; 使用Web框架&#xff1a;可以使用Python的Web框架&#xff08;如Django、Flask等&#xff09;来创建一个Web应用程序。在这种情…

C++第十弹---类与对象(七)

✨个人主页&#xff1a; 熬夜学编程的小林 &#x1f497;系列专栏&#xff1a; 【C语言详解】 【数据结构详解】【C详解】 目录 1、再谈构造函数 1.1、构造函数体赋值 1.2、初始化列表 1.3、explicit关键字 2、static成员 2.1、概念 2.2、特性 2.3、面试题 总结 1、再…

USENIX Security 2023 Topics

32nd USENIX Security Symposium 2023: Anaheim, CA, USA 1. Breaking Wireless Protocols | 破解无线协议 2. Interpersonal Abuse | 人际滥用 3. Inferring User Details | 推断用户详情 4. Adversarial ML beyond ML | 超越机器学习的对抗性机器学习 5. Private Set Operat…

解决Linux报错JCE cannot authenticate the provider BC

JCE无法验证提供者BC 使用jdk17问题真多&#xff0c;windows和Linux是有一定的区别的&#xff0c;在windows中调第三方接口要用到AES加密&#xff0c;本地测试没报错&#xff0c;但部署到Linux后就报错了&#xff01; 解决办法看了半天都是针对jdk安装目录下的jre/lib/ext/ja…

Java中的Timer类以及自己实现一个MyTimer

Timer 类是 Java 提供的用于执行定时任务的工具类。它允许你安排任务在未来的某个时间点执行&#xff0c;也可以定期执行。下面是关于Timer类的详细介绍&#xff1a; 一、主要特点 任务调度&#xff1a;Timer 类允许你调度指定的任务在将来的某个时间执行&#xff0c;或者按照一…

制作nuget包并上传到nuget.org

下面是一个详细的步骤指南&#xff0c;用于创建一个简单的 C# NuGet 包并将其发布到 NuGet.org。我们将创建一个简单的数学库作为示例。 步骤 1: 创建一个新的类库项目 首先&#xff0c;我们需要创建一个新的类库项目。这可以通过 Visual Studio 或者 .NET CLI 完成。 使用 …

[linux][调度] 内核抢占入门 —— 线程调度次数与 CONFIG_PREEMPTION

在工作中&#xff0c;如果你正在做开发的工作&#xff0c;正在在写代码&#xff0c;这个时候测试同事在测试过程中测出了问题&#xff0c;需要你来定位解决&#xff0c;那么你就应该先暂停写代码的工作&#xff0c;转而来定位解决测试的问题&#xff1b;如果你正在定位测试的问…

mysql事务及存储引擎

目录 什么是事务 事务的ACIP特性 事务之间的影响 mysql隔离级别 事务隔离级别的作用范围 事务控制语句 mysql存储引擎 什么是事务 事务是一种机制、一个操作序列&#xff0c;包含了一组数据库操作命令&#xff0c;并且把所有的命令作为一个整体一起向系统提交或撤销操作…

AI预测福彩3D第15弹【2024年3月21日预测--第3套算法重新开始计算第4次测试】

今天咱们继续对第3套算法进行第4次测试&#xff0c;第3套算法加入了012路的权重。废话不多说了&#xff0c;直接上结果吧~ 最终&#xff0c;经过研判分析&#xff0c;2024年3月21日福彩3D的七码预测结果如下&#xff1a; 百位&#xff1a;4 5 7 1 0 6 2 十位&#xff1a;3 1 5 …

QML 布局管理器之GridLayout 项目demo

一.气体控制效果图 二.界面布局代码实现 //DottedLline.qml 虚线绘制 import QtQuick 2.12 import QtQuick.Shapes 1.12Shape {id:canvaswidth: parent.widthheight: parent.heightShapePath{strokeStyle: ShapePath.DashLinestartX: 8startY: 10dashPattern: [1, 3]PathLine{…

在Linux搭建Emlog博客结合内网穿透实现公网访问本地个人网站

文章目录 前言1. 网站搭建1.1 Emolog网页下载和安装1.2 网页测试1.3 cpolar的安装和注册 2. 本地网页发布2.1 Cpolar临时数据隧道2.2.Cpolar稳定隧道&#xff08;云端设置&#xff09;2.3.Cpolar稳定隧道&#xff08;本地设置&#xff09; 3. 公网访问测试总结 前言 博客作为使…

Flink入门知识点汇总(二)

具体内容请看b站尚硅谷课程&#xff01; 32_Flink运行时架构_提交流程_Yarn应用模式_哔哩哔哩_bilibili 窗口 Flink的窗口并不是静态准备好的&#xff0c;而是动态创建的。数据流到达时不会准备24个或者其他完整数量的桶&#xff0c;而是当下桶接满了&#xff0c;才临时又拿新…

001-Windows下PyTorch极简开发环境配置(上)

本节介绍Windows系统下配置一套基于Pytorch框架的极简深度学习开发环境。 目录 0.1 缘起 0.1 缘起 其实大概在2016就开始接触深度学习的相关知识&#xff0c;但一直到2018年左右&#xff0c;还停留在门外汉的状态太&#xff0c;原因很简单&#xff0c;感觉学习的门槛过高。…

web前端之小功能聚集、简单交互效果

MENU 纯CSS实现可编辑文字霓虹灯闪烁效果css之实现流水文字、闪烁、荧光、炫酷web前端之文本擦除效果与下划线结合css之下划线动画 纯CSS实现可编辑文字霓虹灯闪烁效果 效果图 html <h1 contenteditable"true">Hello World</h1>style * {margin: 0;pa…

C/C++在线参考手册的使用技巧

cppreference.com是一个在线的C/C参考手册&#xff0c;是C/C学习者最常用的网站。 网址&#xff1a;cppreference.com 1&#xff0e;搜索 不知道为什么这个网站总是不能正常搜索&#xff0c;实在是太不方便了。 有两个退而求其次的方法&#xff1a; (1)通过搜索引擎指定域名…

无服务器推理在大语言模型中的未来

服务器无服务器推理的未来&#xff1a;大型语言模型 摘要 随着大型语言模型(LLM)如GPT-4和PaLM的进步&#xff0c;自然语言任务的能力得到了显著提升。LLM被广泛应用于聊天机器人、搜索引擎和编程助手等场景。然而&#xff0c;由于LLM对GPU和内存的巨大需求&#xff0c;其在规…

C++常用的区块代码

很多人在刷题时都遇到过不会的情况 这篇文章希望可以帮到你&#xff01; 1.输入n将这个数倒着输出来&#xff1a; while(n!0){tn%10;printf("%d",t);nn/10; }只要会这条代码&#xff0c;很多题目都可以直接秒杀。 如&#xff1a; 输入一个整数n,算出它各个位数的乘积…