负荷预测 | Matlab基于TCN-BiGRU-Attention单变量时间序列多步预测_C/C++

效果一览

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基本介绍

tcn-bigru-attention是一种用于时间序列多步预测的深度学习模型，它结合了temporal convolutional networks (tcn)、双向门控循环单元 (bigru) 和注意力机制 (attention) 的特性。

在这个模型中，输入是一个时间序列，并且预测是多步的，也就是说，我们希望通过给定的历史时间序列数据来预测未来的多个时间步。以下是该模型的一般流程：

输入编码层 (input encoding): 首先，原始的时间序列数据经过一个编码层，可以使用一维卷积神经网络 (conv1d) 或者 tcn 来提取特征。这一步旨在捕捉时间序列中的局部和全局模式。

双向门控循环单元 (bigru): 编码层的输出被传递给一个双向门控循环单元 (bigru) 层。bigru 可以学习时间序列中的时序依赖性和长期依赖关系。

注意力机制 (attention): bigru 层的输出被输入到一个注意力机制中，以便模型可以自动关注时间序列中最相关的部分。注意力机制有助于模型更好地理解输入序列中的重要时间步。

解码层 (decoding): 注意力机制的输出被传递到解码层，解码层可以是一个全连接层或者其他适合预测任务的层。解码层将注意力机制的输出转换为多个时间步的预测结果。

整个模型的训练过程通常使用监督学习的方法，即使用已知的输入和对应的目标输出来训练模型。损失函数可以选择适合多步预测任务的损失函数，例如均方误差 (mean squared error)。

需要注意的是，这只是tcn-bigru-attention模型的一种可能实现方式，实际上可以根据具体问题的需求进行修改和调整。

程序设计

完整程序和数据获取方式：私信博主回复matlab基于tcn-bigru-attention单变量时间序列多步预测。



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);

%  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);

%  格式转换
for i = 1 : m 
    vp_train{i, 1} = p_train(:, i);
    vt_train{i, 1} = t_train(:, i);
end

for i = 1 : n 
    vp_test{i, 1} = p_test(:, i);
    vt_test{i, 1} = t_test(:, i);
end
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');                    % 画出曲线