乌海市网站建设,网站建设合同技术开发合同,标准通网站建设,建设网站公司价格回归预测 | MATLAB实现TCN-BiGRU时间卷积双向门控循环单元多输入单输出回归预测 目录 回归预测 | MATLAB实现TCN-BiGRU时间卷积双向门控循环单元多输入单输出回归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 ![6
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基本介绍 1.MATLAB实现TCN-BiGRU时间卷积双向门控循环单元多输入单输出回归预测 2.运行环境为Matlab2021b 3.输入多个特征输出单个变量多变量回归预测 4.data为数据集excel数据前7列输入最后1列输出MainTCN_BiGRUNN.m为主程序运行即可,所有文件放在一个文件夹 5.命令窗口输出RMSE、MAE、MAPE多指标评价 TCN 模型通过一维因果卷积对过去的数据进行提取保证时序性残差连接加快收敛速度扩张卷积实现时序特征提取。BiGRU模型作为循环神经网络的变种具有非线性拟合能力能够有效提取数据特征且在保障得到与LSTM 相近预测效果的同时获得更快的收敛速度。文中将两者结合搭建了TCN-BiGRU模型。 模型描述 由于TCN 具有扩张因果卷积结构拥有突出的特征提取能力因此可对原始特征进行融合获得高维的抽象特征加强了对特征信息的挖掘。而 BiGRU 网络具有强大的时序预测能力将TCN 和BiGRU网络结合通过TCN 特征提取后输入至BiGRU 网络提高了BiGRU网络记忆单元的处理效 率使得预测模型更有效地学习时间序列的复杂交互关系。因此本文搭建了TCN-BiGRU预测模型。 TCN-BiGRU是一种将时间卷积神经网络TCN和双向门控循环单元BiGRU结合在一起的神经网络模型。TCN是一种能够处理序列数据的卷积神经网络它能够捕捉到序列中的长期依赖关系。BiGRU则是一种具有记忆单元的递归神经网络它能够处理序列数据中的短期和长期依赖。 TCN-BiGRU模型的输入可以是多个序列每个序列可以是不同的特征或变量。例如如果我们想预测某个城市未来一周的平均温度我们可以将过去一段时间内的温度、湿度、气压等多个变量作为输入序列。模型的输出是一个值即未来某个时间点的平均温度。 在TCN-BiGRU中时间卷积层用于捕捉序列中的长期依赖关系BiGRU层用于处理序列中的短期和长期依赖。多个输入序列被合并成一个张量然后送入TCN-BiGRU网络进行训练。在训练过程中模型优化目标是最小化预测输出与真实值之间的差距。 TCN-BiGRU模型在时间序列预测和回归问题上表现良好特别是对于长期依赖的序列数据。它可以被用于许多应用场景例如股票价格预测、交通流量预测等。 程序设计
完整源码和数据获取方式1私信博主回复TCN-BiGRU时间卷积双向门控循环单元多输入单输出回归预测完整程序和数据下载方式2(订阅《组合优化》专栏同时获取《组合优化》专栏收录的任意8份程序数据订阅后私信我获取)MATLAB实现MATLAB实现TCN-GRU时间卷积门控循环单元多输入单输出回归预测专栏外只能获得该程序。
%% 预测
t_sim1 predict(net, p_train);
t_sim2 predict(net, p_test ); %% 数据反归一化
T_sim1 mapminmax(reverse, t_sim1, ps_output);
T_sim2 mapminmax(reverse, t_sim2, ps_output);%% 均方根误差
error1 sqrt(sum((T_sim1 - T_train).^2) ./ M);
error2 sqrt(sum((T_sim2 - T_test ).^2) ./ N);%% 相关指标计算% MAE
mae1 sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ M ;
mae2 sum(abs(T_sim2 - T_test )) ./ N ;disp([训练集数据的MAE为, num2str(mae1)])
disp([测试集数据的MAE为, num2str(mae2)])%% 平均绝对百分比误差MAPE
MAPE1 mean(abs((T_train - T_sim1)./T_train));
MAPE2 mean(abs((T_test - T_sim2)./T_test));disp([训练集数据的MAPE为, num2str(MAPE1)])
disp([测试集数据的MAPE为, num2str(MAPE2)])% MBE
mbe1 sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ M ;
mbe2 sum(abs(T_sim1 - T_train)) ./ N ;disp([训练集数据的MBE为, num2str(mbe1)])
disp([测试集数据的MBE为, num2str(mbe2)])%均方误差 MSE
mse1 sum((T_sim1 - T_train).^2)./M;
mse2 sum((T_sim2 - T_test).^2)./N;disp([训练集数据的MSE为, num2str(mse1)])
disp([测试集数据的MSE为, num2str(mse2)])
参考资料 [1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm1001.2014.3001.5501 [2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm1001.2014.3001.5501
