强势改进！TCN-Transformer时间序列预测

预测效果

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基本介绍

1.Matlab实现TCN-Transformer时间序列预测；
2.运行环境为Matlab2023b；
3.单个变量时间序列预测；
4.data为数据集，excel数据，单列数据集，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、MAE、MAPE和MBE多指标评价；
TCN（时间卷积网络）：
TCN是一种专门用于处理时间序列数据的深度神经网络。它通过因果卷积和膨胀卷积的组合，有效捕获数据中的长期依赖关系。TCN的核心优势在于其能够并行处理多个时间步的输入，提高模型的训练和推理速度。
Transformer：
Transformer是一种基于自注意力机制的序列建模方法，最初在自然语言处理领域取得巨大成功。它通过自注意力机制建模序列中不同位置之间的依赖关系，捕捉全局上下文信息。Transformer的并行处理能力使其在处理长序列时具有显著优势。
输入层：接收多特征变量时间序列数据。

TCN层：利用因果卷积和膨胀卷积提取数据的全局空间特征。

Transformer层：通过自注意力机制捕捉数据的长期依赖关系，提取时序特征。

注意力融合层：将TCN和Transformer提取的特征作为输入，通过注意力机制融合时空特征。

全连接层：将融合后的特征映射到输出层，进行高精度预测。

程序设计

完整源码和数据获取方式私信回复MatlabTCN-Transformer时间序列预测。



%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行

%%  划分训练集和测试集
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);

%%  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);

%%  数据平铺
P_train =  double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));
P_test  =  double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));

t_train = t_train';
t_test  = t_test' ;

%%  数据格式转换
for i = 1 : M
    p_train{
    
    i, 1} = P_train(:, :, 1, i);
end

for i = 1 : N
    p_test{
    
    i, 1}  = P_test( :, :, 1, i);
end

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