SSA-TCN麻雀算法优化时间卷积神经网络时间序列预测未来Matlab实现

预测效果

基本介绍

1.Matlab实现SSA-TCN麻雀算法优化时间卷积神经网络时间序列预测未来（优化学习率，卷积核的数量，正则化系数）；

2.运行环境Matlab2021及以上，data为数据集，单变量时间序列预测；

3.递归预测未来数据，可以控制预测未来大小的数目，适合循环性、周期性数据预测；

4.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MBE、MSE等评价指标；

以上运行环境Matlab2023及以上。

直接替换Excel数据即可用，注释清晰，适合新手小白，直接运行主文件一键出图。

代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

程序设计

完整源码和数据获取方式私信回复SSA-TCN麻雀算法优化时间卷积神经网络时间序列预测未来Matlab实现。

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%%  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://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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