时间卷积神经网络

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多输入多输出 | Matlab实现TCN-LSTM时间卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多输入多输出预测多输入多输出 | Matlab实现TCN-LSTM时间卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多输入多输出预测，运行环境为Matlab2023及以上 1.data为数据集，输入多个特征，输出多个变量。 2.main.m为程序主文件，其他为函数文件无需运行。 3.命令窗口输出MBE、MAE、R^2，可在下载区获取数据和程序内容。注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2023及以上。

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多输入多输出 | Matlab实现TCN-GRU时间卷积神经网络结合门控循环单元多输入多输出预测多输入多输出 | Matlab实现TCN-GRU时间卷积神经网络结合门控循环单元多输入多输出预测，运行环境为Matlab2023及以上 1.data为数据集，输入多个特征，输出多个变量。 2.main.m为程序主文件，其他为函数文件无需运行。 3.命令窗口输出MBE、MAE、R^2，可在下载区获取数据和程序内容。注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2023及以上。

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多维时序 | Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测（完整源码和数据） 1.Matlab实现TCN-RVM时间卷积神经网络结合相关向量机多变量时间序列预测； 2.运行环境为Matlab2021b； 3.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； 4.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； 5.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE多指标评价。 6.程序语言为matlab，程序可出预测效果图，误差分析图，相

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多维时序 | MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测，用于处理时间序列数据；适用平台：Matlab 2021及以上 1.data为数据集，格式为excel，4个输入特征，1个输出特征，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 2.主程序文件，运行即可，残差连接用于构建深层网络。每个残差块包括了一维卷积层和层归一化层，这些卷积层的输出被添加到输入，从而构成了残差结构。这有助于减轻梯度消失问题并使网络更容易训练； 3.命令窗口输出R2、MAE、MAP