南昌网站建设如何百度站长统计工具

EI级 | Matlab实现TCN-BiLSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测

预测效果

基本介绍

1.【EI级】Matlab实现TCN-BiLSTM-Multihead-Attention时间卷积双向长短期记忆神经网络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。在时序预测任务中，注意力机制可以用于对序列中不同时间步之间的相关性进行建模。
2.运行环境为Matlab2023a及以上；
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，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、MAPE、MBE等多指标评价。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式：私信博主回复Matlab实现TCN-BiLSTM-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测获取。

%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%%  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);
%%  相关指标计算
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%  MAPE
maep1 = sum(abs(T_sim1 - T_train)./T_train) ./ M ;
maep2 = sum(abs(T_sim2 - T_test )./T_test) ./ N ;
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
disp(['训练集数据的MAPE为：', num2str(maep1)])
disp(['测试集数据的MAPE为：', num2str(maep2)])
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%  RMSE
RMSE1 = sqrt(sumsqr(T_sim1 - T_train)/M);
RMSE2 = sqrt(sumsqr(T_sim2 - T_test)/N);
%-----------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
disp(['训练集数据的RMSE为：', num2str(RMSE1)])
disp(['测试集数据的RMSE为：', num2str(RMSE2)])

参考资料

[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501