基于TCN - Attention - BiLSTM回归预测模型：Matlab实现与应用

基于TCN-Attention-Bilstm回归预测模型（matlab代码）（要帮忙试数据集效果需有偿） 1. 模型的结构充分利用了TCN的卷积层捕捉序列中的局部模式，通过双向LSTM层捕捉了更长范围的时间依赖性，并通过注意力机制引入了对序列全局信息的关注。这样的模型结构适用于一些需要同时考虑局部和全局时间依赖性的时间序列预测问题。 2.支持多输入，单输出matlab版本要2023a以上，方便运行自注意力机制。 3.使用了多种可视化方法，输出非常多模型评估参数，代码编写过程中也对各段代码进行封装，方便解读和调试系本人调试跑通代码，适合于风电数据，光伏数据，环境等回归预测后，此代码本人保证跑通

在时间序列预测领域，如何有效捕捉局部与全局的时间依赖性一直是研究重点。今天要给大家分享的基于TCN - Attention - BiLSTM的回归预测模型，在这方面表现出色，而且是Matlab代码实现哦（需要Matlab 2023a及以上版本）。

一、模型结构剖析

TCN卷积层捕捉局部模式

TCN（Temporal Convolutional Network）的卷积层就像是一个微观探测器，能够敏锐地捕捉序列中的局部模式。比如在风电数据预测中，它可以捕捉到短期内风速、风向等因素变化对发电量的影响。以下是简单示意代码（实际代码会复杂得多且需要结合Matlab的深度学习框架）：

matlab 复制代码

layers = [
    sequenceInputLayer(inputSize)
    convolution1dLayer(3, 16, 'Padding', 'same') % 3为卷积核大小，16为输出通道数
    reluLayer()];

这里的convolution1dLayer就是TCN卷积层的一部分，通过设置合适的卷积核大小和输出通道数，去挖掘数据中的局部特征。

双向LSTM层捕捉长范围时间依赖

双向LSTM（Bi - LSTM）就像是一个宏观时间旅行者，它能够从正向和反向两个方向捕捉更长范围的时间依赖性。在光伏数据预测里，它可以结合之前和之后的光照强度、温度等信息来预测未来的光伏发电量。代码示例：

matlab 复制代码

layers = [layers
    bilstmLayer(32) % 32为隐藏单元数量
    fullyConnectedLayer(outputSize)];

bilstmLayer通过设定隐藏单元数量，来处理时间序列的长距离依赖关系。

注意力机制关注全局信息

注意力机制为模型引入了对序列全局信息的关注。它能够自动调整模型对不同时间步的关注度，就像人在观察事物时会重点关注某些关键部分一样。在环境数据预测中，能让模型更聚焦于关键时间点的环境参数变化。虽然Matlab实现注意力机制代码较复杂，但简单示意如下：

matlab 复制代码

function [attendedFeatures] = attentionMechanism(inputFeatures)
    attentionWeights = softmax(denseLayer(inputFeatures));
    attendedFeatures = inputFeatures.* attentionWeights;
end

上述代码中，通过softmax函数生成注意力权重，再与输入特征相乘得到经过注意力机制处理后的特征。

这种结合了TCN、注意力机制和双向LSTM的模型结构，特别适合那些需要同时考虑局部和全局时间依赖性的时间序列预测问题，如风电、光伏数据以及环境数据的回归预测。

二、模型输入输出与Matlab版本要求

本模型支持多输入、单输出。输入可以是多个时间序列变量，例如在风电预测中，可能输入风速、风向、温度等多个变量；输出则是我们要预测的目标值，比如发电量。这里强调一下，Matlab版本需要2023a以上，因为高版本对自注意力机制的支持更友好，方便我们实现和运行注意力机制相关代码。

三、代码优势：可视化与封装

多种可视化方法

代码中使用了多种可视化方法，能直观展示模型的训练过程和预测结果。比如绘制预测值与真实值的对比图，让我们一眼就能看出模型的预测效果。代码如下：

matlab 复制代码

figure;
plot(testY, 'DisplayName', '真实值');
hold on;
plot(predictions, 'DisplayName', '预测值');
legend;
xlabel('时间步');
ylabel('预测变量值');
title('预测值与真实值对比');

通过上述代码，我们可以清晰看到模型预测值与真实值的走势差异。

代码封装

在代码编写过程中，对各段代码进行了封装，方便解读和调试。每个功能模块都被封装成独立的函数或类，例如数据预处理、模型构建、训练和评估等部分都分开封装。这样即使面对复杂的模型结构，我们也能快速定位问题并进行修改。比如数据预处理函数：

matlab 复制代码

function [preprocessedData] = preprocessData(rawData)
    % 数据归一化等预处理操作
    preprocessedData = normalize(rawData);
end

这样的封装方式让代码结构清晰，无论是自己后续维护还是他人阅读都更加容易。

本人亲自调试跑通了此代码，在风电数据、光伏数据以及环境数据的回归预测上都取得了不错的效果。如果大家需要帮忙测试数据集效果，需有偿服务哦。希望这个模型和代码能为大家在时间序列预测领域的研究和应用带来帮助。