时序预测 | MATLAB实现TCN-GRU时间卷积门控循环单元时间序列预测

时序预测 | MATLAB实现TCN-GRU时间卷积门控循环单元时间序列预测

目录

    • 时序预测 | MATLAB实现TCN-GRU时间卷积门控循环单元时间序列预测
      • 预测效果
      • 基本介绍
      • 模型描述
      • 程序设计
      • 参考资料

预测效果

时序预测 | MATLAB实现TCN-GRU时间卷积门控循环单元时间序列预测_第1张图片

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基本介绍

1.MATLAB实现TCN-GRU时间卷积门控循环单元时间序列预测;
2.运行环境为Matlab2021b;
3.单变量时间序列预测;
4.data为数据集,excel数据,单变量时间序列,MainTCN_BiGRUTS.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R2、MSE、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-GRU是一种将时间卷积神经网络(TCN)和门控循环单元(GRU)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。GRU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-GRU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-GRU中,时间卷积层用于捕捉序列中的长期依赖关系,GRU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-GRU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-GRU模型在时间序列预测问题上表现良好,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:私信博主回复MATLAB实现TCN-GRU时间卷积门控循环单元时间序列预测
%% 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?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501

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