多維時序 | MATLAB實現(xiàn)TSOA-TCN-Multihead-Attention多頭注意力機制多變量時間序列預(yù)測
預(yù)測效果
基本介紹
MATLAB實現(xiàn)TSOA-TCN-Multihead-Attention多頭注意力機制多變量時間序列預(yù)測。
模型描述
MATLAB實現(xiàn)TSOA-TCN-Multihead-Attention凌日優(yōu)化時間卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)融合多頭自注意力機制的多變量時間序列預(yù)測，用于處理時間序列數(shù)據(jù)；適用平臺：Matlab 2023及以上
1.data為數(shù)據(jù)集，格式為excel，4個輸入特征，1個輸出特征，考慮歷史特征的影響，多變量時間序列預(yù)測；
2.主程序文件，運行即可；
3.命令窗口輸出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE，可在下載區(qū)獲取數(shù)據(jù)和程序內(nèi)容；
注意程序和數(shù)據(jù)放在一個文件夾，運行環(huán)境為Matlab2023b及以上。
TCN-Multihead SelfAttention模型的創(chuàng)新性在于將兩種不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行了組合，即Temporal Convolutional Networks (TCN)和Multihead SelfAttention。下面我將介紹這兩種結(jié)構(gòu)的創(chuàng)新點和如何組合它們的創(chuàng)新之處。
- Temporal Convolutional Networks (TCN)的創(chuàng)新性：
- TCN是一種卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)，專門用于處理時間序列數(shù)據(jù)。與傳統(tǒng)的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）相比，TCN具有更短的訓(xùn)練時間和更好的并行計算性能。
- TCN通過使用一維卷積層和殘差連接來捕捉時間序列數(shù)據(jù)中的長期依賴關(guān)系。這種結(jié)構(gòu)可以有效地學(xué)習(xí)序列中的局部和全局模式，并且在許多時間序列任務(wù)中取得了良好的性能。
- Multihead SelfAttention的創(chuàng)新性：
- SelfAttention是一種注意力機制，它通過計算輸入序列中每個元素與其他元素之間的關(guān)聯(lián)性權(quán)重，從而捕捉序列中的重要信息。
- Multihead SelfAttention擴展了傳統(tǒng)的SelfAttention機制，通過將注意力計算應(yīng)用于多個子空間（稱為頭），并將不同頭的注意力結(jié)果進行拼接或加權(quán)平均，進一步增強了模型的表達能力。
- TCN-Multihead SelfAttention的創(chuàng)新之處：
- 將TCN和Multihead SelfAttention結(jié)合起來，可以充分發(fā)揮它們各自的優(yōu)勢。TCN可以捕捉時間序列數(shù)據(jù)中的局部和全局模式，而Multihead SelfAttention可以捕捉元素之間的關(guān)聯(lián)性和重要性。
- 這種組合能夠同時捕捉時間序列數(shù)據(jù)的局部和全局信息，從而提高模型對時間序列中重要特征的提取能力。它可以更好地處理長期依賴關(guān)系和序列中的重要事件。
- 此外，TCN-Multihead SelfAttention模型還可以通過多個頭的注意力計算來并行化處理，從而提高了模型的計算效率。
TCN-Multihead SelfAttention模型的創(chuàng)新性在于將TCN和Multihead SelfAttention這兩種不同的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)組合在一起，充分發(fā)揮它們的優(yōu)勢，提高了時間序列數(shù)據(jù)建模和處理的能力，并且具有較好的計算效率。這種組合有望在各種時間序列任務(wù)中取得更好的性能和效果。Transit Search Optimization Algorithm 代碼是從一種新穎的天體物理學(xué)啟發(fā)的元啟發(fā)式優(yōu)化算法中提取出來的，該算法基于著名的系外行星探索方法，即凌日搜索（TS）。在凌日算法中，通過研究在一定間隔內(nèi)從恒星接收到的光，檢查亮度的變化，如果觀察到接收到的光量減少，則表明行星從恒星鋒面經(jīng)過。文章來源：http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-754831.html
程序設(shè)計
- 完整程序和數(shù)據(jù)獲取方式1：同等價值程序兌換；
- 完整程序和數(shù)據(jù)獲取方式2：私信博主回復(fù)MATLAB實現(xiàn)TSOA-TCN-Multihead-Attention多頭注意力機制多變量時間序列預(yù)測獲取。
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%% 數(shù)據(jù)集分析
outdim = 1; % 最后一列為輸出
num_size = 0.7; % 訓(xùn)練集占數(shù)據(jù)集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 訓(xùn)練集樣本個數(shù)
f_ = size(res, 2) - outdim; % 輸入特征維度
%---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 劃分訓(xùn)練集和測試集
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);
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版權(quán)聲明：本文為CSDN博主「機器學(xué)習(xí)之心」的原創(chuàng)文章，遵循CC 4.0 BY-SA版權(quán)協(xié)議，轉(zhuǎn)載請附上原文出處鏈接及本聲明。
原文鏈接：https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/130471154
參考資料
[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文章來源地址http://www.zghlxwxcb.cn/news/detail-754831.html
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