SCI一区级 | Matlab实现SSA-TCN-LSTM-Attention多变量时间序列预测

目录

效果一览





基本介绍

1.基于SSA-TCN-LSTM-Attention麻雀搜索算法优化时间卷积长短期记忆神经网络融合注意力机制多变量时间序列预测,要求Matlab2023版以上,自注意力机制,一键单头注意力机制替换成多头注意力机制;

2.输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测;

3.data为数据集,main.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹;

4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE多指标评价;

5.优化学习率,神经元个数,注意力机制的键值, 正则化参数。

程序设计

  • 完整程序私信博主回复Matlab实现SSA-TCN-LSTM-Attention多变量时间序列预测
matlab 复制代码
%%  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

 
%%  参数设置
options = trainingOptions('adam', ...      % Adam 梯度下降算法
    'MaxEpochs', 100, ...                  % 最大训练次数 
    'InitialLearnRate', 0.01, ...          % 初始学习率为0.01
    'LearnRateSchedule', 'piecewise', ...  % 学习率下降
    'LearnRateDropFactor', 0.1, ...        % 学习率下降因子 0.1
    'LearnRateDropPeriod', 70, ...         % 经过训练后 学习率为 0.01*0.1
    'Shuffle', 'every-epoch', ...          % 每次训练打乱数据集
    'Verbose', 1);

参考资料

1\] https://hmlhml.blog.csdn.net/article/details/135536086?spm=1001.2014.3001.5502 \[2\] https://hmlhml.blog.csdn.net/article/details/137166860?spm=1001.2014.3001.5502 \[3\] https://hmlhml.blog.csdn.net/article/details/132372151

相关推荐
安思派Anspire2 分钟前
再见 RAG?Gemini 2.0 Flash 刚刚 “杀死” 了它!
人工智能
FF-Studio5 分钟前
【硬核数学】3. AI如何应对不确定性?概率论为模型注入“灵魂”《从零构建机器学习、深度学习到LLM的数学认知》
大数据·人工智能·深度学习·机器学习·数学建模·自然语言处理·概率论
master-dragon8 分钟前
spring-ai 工作流
人工智能·spring·ai
梦子要转行37 分钟前
matlab/Simulink-全套50个汽车性能建模与仿真源码模型9
开发语言·matlab·汽车
moonless022238 分钟前
🌈Transformer说人话版(二)位置编码 【持续更新ing】
人工智能·llm
小爷毛毛_卓寿杰38 分钟前
基于大模型与知识图谱的对话引导意图澄清系统技术解析
人工智能·llm
聚客AI1 小时前
解构高效提示工程:分层模型、文本扩展引擎与可视化调试全链路指南
人工智能·llm·掘金·日新计划
摆烂工程师1 小时前
Claude Code 落地实践的工作简易流程
人工智能·claude·敏捷开发
亚马逊云开发者1 小时前
得心应手:探索 MCP 与数据库结合的应用场景
人工智能
大明哥_1 小时前
100 个 Coze 精品案例 - 小红书爆款图文,单篇点赞 20000+,用 Coze 智能体一键生成有声儿童绘本!
人工智能