目录
1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)
2.算法运行软件版本
matlab2024b（提供软件版本下载）
3.部分核心程序
（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）
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%设置网络参数
lgraph=func_layers2(Dims,Dimso,X);
%参数设置
options = trainingOptions("adam",...
'InitialLearnRate',X(5),...
'MaxEpochs',500,...
'miniBatchSize',2,...
'Plots','training-progress',...
'Verbose', false);
%训练
[net,INFO] = trainNetwork(Ptrain_reshape, Ttrain_reshape, lgraph, options);
Rerr = INFO.TrainingRMSE;
Rlos = INFO.TrainingLoss;
figure
subplot(211)
plot(Rerr)
xlabel('迭代次数')
ylabel('RMSE')
grid on
subplot(212)
plot(Rlos)
xlabel('迭代次数')
ylabel('LOSS')
grid on
%仿真预测
tmps = predict(net, Ptest_reshape );
T_pred = double(tmps{1, 1});
%反归一化
T_pred =T_pred-mean(T_pred);
T_pred =T_pred/max(abs(T_pred));
%反归一化
% T_pred = mapminmax('reverse', T_pred, vmax2);
ERR = mean(abs(T_test-T_pred));
ERR
figure
plot(T_test, 'b','LineWidth', 1)
hold on
plot(T_pred, 'r','LineWidth', 1)
legend('真实值','预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
grid on
figure
plotregression(T_test,T_pred,['回归']);
save R2.mat Rerr Rlos T_test T_pred ERR Error2
02154.算法理论概述
TCN主要由因果卷积层、扩张卷积和残差连接构成。因果卷积保证了模型在时间序列上的因果关系，即当前时刻的输出仅依赖于过去时刻的输入，符合时间序列的特性。扩张卷积通过增加卷积核的间隔来扩大感受野，能以较少的层数捕捉到长距离的时间依赖关系。残差连接则有助于缓解梯度消失问题，加快模型的收敛速度。
GRU是循环神经网络（RNN）的一种改进变体，通过门控机制来控制信息的流动，解决了 RNN中梯度消失的问题。BiGRU则是由前向GRU和后向GRU组成，能够同时从正向和反向两个方向对时间序列进行处理，从而更好地捕捉时间序列中的长期依赖关系和上下文信息。
注意力机制的核心思想是让模型在处理时间序列时，能够自动学习到不同时间步的重要程度，为不同的时间步分配不同的权重，从而突出关键时间步的特征信息，提高模型的预测精度。
在本系统中，根据个体所代表的超参数组合，构建相应的 TCN-BiGRU 注意力机制网络模型。先搭建 TCN 层，确定因果卷积、扩张卷积和残差连接的参数；再搭建 BiGRU 层，设置隐藏单元数量和层数等；最后添加注意力机制层，确定相关权重矩阵等参数。
5.算法完整程序工程
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