tcn-gru

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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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EI级 | Matlab实现VMD-TCN-GRU变分模态分解结合时间卷积门控循环单元多变量光伏功率时间序列预测1.【EI级】Matlab实现VMD-TCN-GRU多变量时间序列预测（光伏功率数据）； Matlab实现VMD-TCN-GRU变分模态分解结合时间卷积门控循环单元多变量光伏功率时间序列预测； VMD对光伏功率分解，TCN-GRU模型对分量分别建模预测后相加 2.运行环境为Matlab2021a及以上； 3.数据集为excel（光伏功率数据），输入多个特征，输出单个变量，多变量光伏功率时间序列预测，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 4.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、M

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EI级 | Matlab实现TCN-GRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测1.【EI级】Matlab实现TCN-GRU-Multihead-Attention时间卷积门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测；多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention)：Multihead-Self-Attention多头注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重，进而对输入序列进行加权求和。注意力能够帮助模型在处理序列数据时，对不同位置的信息进行适当的加权，从而更好地捕捉序列中的关键信息。在时序预测

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时序预测 | MATLAB实现TCN-GRU时间卷积门控循环单元时间序列预测1.MATLAB实现TCN-GRU时间卷积门控循环单元时间序列预测； 2.运行环境为Matlab2021b； 3.单变量时间序列预测； 4.data为数据集，excel数据，单变量时间序列，MainTCN_BiGRUTS.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； TCN 模型通过一维因果卷积对过去的数据进行提取，保证时序性，残差连接加快收敛速度，扩张卷积实现时序特征提取。BiGRU模型作为循环神经网络的变种，具有非线性拟合能力，能