TCN-LSTM时间卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列预测（Matlab完整源码和数据）

效果一览

基本介绍

1.TCN-LSTM时间卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列预测（Matlab完整源码和数据）

2.运行环境为Matlab2023b；

3.data为数据集，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，运行主程序即可,所有文件放在一个文件夹；

4.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE多指标评价；

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

完整程序**TCN-LSTM时间卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列预测（Matlab完整源码和数据）**。

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

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