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及文章作者：机器学习之心
摘要：强势改进！TCN-Transformer时间序列预测
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基本介绍
TCN是一种专门用于处理时间序列数据的深度神经网络。它通过因果卷积和膨胀卷积的组合，有效捕获数据中的长期依赖关系。TCN的核心优势在于其能够并行处理多个时间步的输入，提高模型的训练和推理速度。
Transformer是一种基于自注意力机制的序列建模方法，最初在自然语言处理领域取得巨大成功。它通过自注意力机制建模序列中不同位置之间的依赖关系，捕捉全局上下文信息。Transformer的并行处理能力使其在处理长序列时具有显著优势。
输入层：接收多特征变量时间序列数据。
TCN层：利用因果卷积和膨胀卷积提取数据的全局空间特征。
Transformer层：通过自注意力机制捕捉数据的长期依赖关系，提取时序特征。
注意力融合层：将TCN和Transformer提取的特征作为输入，通过注意力机制融合时空特征。
全连接层：将融合后的特征映射到输出层，进行高精度预测。
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数据集
2.2
运行效果
完整代码链接：https://mbd.pub/o/bread/mbd-Zp6alppy
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%% 清空环境变量warning off % 关闭报警信息close all % 关闭开启的图窗clear % 清空变量clc % 清空命令行%% 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);%% 数据平铺P_train = double(reshape(P_train, f_, 1, 1, M));P_test = double(reshape(P_test , f_, 1, 1, N));t_train = t_train';t_test = t_test' ;%% 数据格式转换for i = 1 : Mp_train{i, 1} = P_train(:, :, 1, i);endfor i = 1 : Np_test{i, 1} = P_test( :, :, 1, i);end
嗯，细心的你会发现：https://mbd.pub/o/slowtrain/work
博客专家认证，机器学习领域创作者，2023博客之星TOP50，主做机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维等程序设计和案例分析。科研课题模型定制/横向项目模型仿真/职称学术论文辅导/模型程序讲解均可联系本人唯一QQ1153460737（其他均为盗版，注意甄别）
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