时序预测 | Matlab实现BiTCN-GRU双向时间卷积神经网络结合门控循环单元时间序列预测

时序预测 | Matlab实现BiTCN-GRU双向时间卷积神经网络结合门控循环单元时间序列预测

预测效果

基本介绍

1.Matlab实现BiTCN-GRU双向时间卷积神经网络结合门控循环单元时间序列预测（完整源码和数据），单变量时间序列预测，运行环境matlab2023及以上，excel数据，方便替换；
2.评价指标RMSE、MAPE、MAE、MSE、R2等；
3.程序语言为matlab，程序可出预测效果图，误差分析图。
4.代码特点：参数化编程、参数可方便更改、代码编程思路清晰、注释明细。

BiTCN-GRU是一种结合了双向时间卷积神经网络（BiTCN）和门控循环单元（GRU）的模型，用于时间序列预测。

双向时间卷积神经网络（BiTCN）是一种基于卷积神经网络（CNN）的模型，具有双向信息传递的能力。它通过使用一维卷积层来捕捉时间序列中的局部和全局特征，并在模型中引入双向连接，以同时考虑过去和未来的上下文信息。

门控循环单元（GRU）是一种循环神经网络（RNN）的变种，具有门控机制来控制信息的流动。GRU通过使用更新门和重置门来决定如何更新和传递隐藏状态，从而有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系。

结合BiTCN和GRU，可以构建一个双向的时间序列模型。首先，BiTCN用于提取时间序列数据的局部和全局特征，捕捉序列中的空间相关性。然后，GRU作为时间维度的处理单元，利用其门控机制来捕捉序列中的时间相关性。

整个模型的工作流程如下：

输入时间序列数据经过一维卷积层，使用BiTCN提取局部和全局特征。

BiTCN的输出作为GRU的输入，用于建立时间维度上的循环依赖关系。

GRU模型通过门控机制来更新和传递隐藏状态，从而在时间维度上捕捉长期依赖关系。

最后，可以根据具体的预测任务选择适当的输出层，例如全连接层进行回归或分类。

BiTCN-GRU模型的优势在于它能够同时考虑时间序列数据的空间和时间相关性，从而更好地捕捉序列中的动态模式和长期依赖关系。这种结合的方式可以提高时间序列预测的准确性和泛化能力，适用于各种时间序列预测任务。

程序设计

• 完整源码和数据获取方式资源出下载Matlab实现BiTCN-GRU双向时间卷积神经网络结合门控循环单元时间序列预测 。

% 添加残差块到网络lgraph = addLayers(lgraph, layers);% 连接卷积层到残差块lgraph = connectLayers(lgraph, outputName, "conv1_" + i);% 创建 TCN反向支路flip网络结构Fliplayers = [FlipLayer("flip_" + i)                                                                                               % 反向翻转convolution1dLayer(1, numFilters, Name = "convSkip_"+i);                                                             % 反向残差连接convolution1dLayer(filterSize, numFilters, DilationFactor = dilationFactor, Padding = "causal", Name="conv2_" + i)   % 一维卷积层layerNormalizationLayer                                                                                              % 层归一化spatialDropoutLayer(dropoutFactor)                                                                                   % 空间丢弃层convolution1dLayer(filterSize, numFilters, DilationFactor = dilationFactor, Padding = "causal")                      % 一维卷积层layerNormalizationLayer                                                                                              % 层归一化reluLayer                                                                                                            % 激活层spatialDropoutLayer(dropoutFactor, Name="drop" + i)                                                                  % 空间丢弃层];% 添加 flip 网络结构到网络lgraph = addLayers(lgraph, Fliplayers);% 连接 flip 卷积层到残差块lgraph = connectLayers(lgraph, outputName, "flip_" + i);lgraph = connectLayers(lgraph, "drop" + i, "add_" + i + "/in3");lgraph = connectLayers(lgraph, "convSkip_"+i, "add_" + i + "/in4");% 残差连接 -- 首层if i == 1% 建立残差卷积层% Include convolution in first skip connection.layer = convolution1dLayer(1,numFilters,Name="convSkip");lgraph = addLayers(lgraph,layer);lgraph = connectLayers(lgraph,outputName,"convSkip");lgraph = connectLayers(lgraph,"convSkip","add_" + i + "/in2");elselgraph = connectLayers(lgraph,outputName,"add_" + i + "/in2");end% Update layer output name.outputName = "add_" + i;
end
% CSDN 机器学习之心

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501