当前位置: 首页 > news >正文

时序预测 | MATLAB实现TCN-Attention自注意力机制结合时间卷积神经网络时间序列预测

时序预测 | MATLAB实现TCN-Attention自注意力机制结合时间卷积神经网络时间序列预测

目录

    • 时序预测 | MATLAB实现TCN-Attention自注意力机制结合时间卷积神经网络时间序列预测
      • 预测效果
      • 基本介绍
      • 程序设计
      • 参考资料

预测效果

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

基本介绍

1.MATLAB实现TCN-Attention自注意力机制结合时间卷积神经网络时间序列预测;
自注意力层 (Self-Attention):Self-Attention自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。自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,自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,单变量时间序列预测,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、MAE、MAPE和MBE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-Attention自注意力机制结合时间卷积神经网络时间序列预测
%%  TCN-selfAttention时间序列预测,运行环境Matlab2023及以上
%%  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%%  导入数据(时间序列的单列数据)
result = xlsread('data.xlsx');%%  数据分析
num_samples = length(result);  % 样本个数 
kim = 4;                      % 延时步长(kim个历史数据作为自变量)
zim =  1;                      % 跨zim个时间点进行预测%%  划分数据集
for i = 1: num_samples - kim - zim + 1res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1), 1, kim), result(i + kim + zim - 1)];
end%% 数据集分析
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_size = 0.7;                              % 训练集占数据集比例
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度%%  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);%%  数据格式转换
pc_train{1, 1} = p_train; 
pc_test {1, 1} = p_test ;
tc_train{1, 1} = t_train; 
tc_test {1, 1} = t_test ;%%  设置网络参数 
numFilters = 16;         % 卷积核个数
filterSize = 3;          % 卷积核大小
dropoutFactor = 0.05;    % 空间丢失因子
numBlocks = 1;           % 残差块个数
numFeatures = f_;         % 特征个数%%  输入层结构
layer = sequenceInputLayer(numFeatures, Normalization = "rescale-symmetric", Name = "input");

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

相关文章:

时序预测 | MATLAB实现TCN-Attention自注意力机制结合时间卷积神经网络时间序列预测

时序预测 | MATLAB实现TCN-Attention自注意力机制结合时间卷积神经网络时间序列预测 目录 时序预测 | MATLAB实现TCN-Attention自注意力机制结合时间卷积神经网络时间序列预测预测效果基本介绍程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 1.MATLAB实现TCN-Attention自注意力机制结合时…...

上位机图像处理和嵌入式模块部署(h750 mcu vs f407)

【 声明:版权所有,欢迎转载,请勿用于商业用途。 联系信箱:feixiaoxing 163.com】 在目前工业控制上面,f103和f407是用的最多的两种stm32 mcu。前者频率低一点,功能少一点,一般用在低端的嵌入式设…...

Linux C语言:指针和指针变量

一、指针的作用 使程序简洁、紧凑、高效有效地表示复杂的数据结构动态分配内存能直接访问硬件能够方便的处理字符串得到多于一个的函数返回值 二、内存、地址和变量 1、内存地址 2、变量和地址 1)变量用来在程序中保存数据 比如: int k 58; //声明一个int变…...

Llama模型家族之Stanford NLP ReFT源代码探索 (二)Intervention Layers层

LlaMA 3 系列博客 基于 LlaMA 3 LangGraph 在windows本地部署大模型 (一) 基于 LlaMA 3 LangGraph 在windows本地部署大模型 (二) 基于 LlaMA 3 LangGraph 在windows本地部署大模型 (三) 基于 LlaMA…...

MATLAB神经网络---序列输入层sequenceInputLayer

序列输入层sequenceInputLayer 描述一: sequenceinputlayer是Matlab深度学习工具箱中的一个层,用于处理序列数据输入。它可以将输入数据转换为序列格式,并将其传递给下一层进行处理。该层通常用于处理文本、语音、时间序列等类型的数据。在使用该层时&…...

使用CSS、JavaScript、jQuery三种方式实现手风琴效果

手风琴效果有不少,王者荣耀官网(源网址 https://pvp.qq.com/raiders/ )有一处周免英雄,使用的就是手风琴效果,如图所示。 我试着用css、js、jQuery三种方式实现了这种效果,最终效果差不多,美中不…...

什么是无头浏览器以及其工作原理?

如果您对这个概念还不熟悉,那么使用无头网络浏览器的想法可能会让您感到不知所措。无头浏览器本质上与您熟悉的网络浏览器相同,但有一个关键区别:它们没有图形用户界面 (GUI)。这意味着没有按钮、选项卡、地址栏或视觉显示。 相反&#xff0c…...

计算机网络 —— 应用层(DNS域名系统)

计算机网络 —— 应用层(DNS域名系统) 什么是DNS域名的层次结构域名分类 域名服务器的分类域名解析方式递归查询(Recursive Query)迭代查询(Iterative Query)域名的高速缓存 我们今天来看DNS域名系统 什么…...

Linux--MQTT简介

一、简介 MQTT ( Message Queuing Telemetry Transport,消息队列遥测传输), 是一种基于客户端服务端架构的发布/订阅模式的消息传输协议。 与 HTTP 协议一样, MQTT 协议也是应用层协议,工作在 TCP/IP 四…...

VMware Workerstation开启虚拟机后,产生乱码名称日志文件

问题情况 如下图所示,我的虚拟机版本是16.1.2版本,每次在启动虚拟机之后,D盘目录下都会产生一个如图下所示的乱码名称文件。同时,虚拟机文件目录也是杂乱不堪,没有按照一台虚拟机对应一个文件夹的形式存在。 问题处理…...

Unity射击游戏开发教程:(27)创建带有百分比的状态栏

创建带有弹药数和推进器百分比的状态栏 在本文中,我将介绍如何创建带有分数和百分比文本的常规状态栏。 由于 Ammo Bar 将成为 UI 的一部分,因此我们需要向 Canvas 添加一个空的 GameObject 并将其重命名为 AmmoBar。我们需要一个文本和两个图像对象,它们是 AmmoBar 的父级。…...

Linux内存从0到1学习笔记(8.16 SMMU详解)---更新中

写在前面 前面博客已经了解过。SMMU是IOMMU在ARM架构上的实现。主要为了解决虚拟化环境中,GuestOS无法直接将连续的物理地址分配给硬件的问题。对于Hypervisor/GuestOS的虚拟化系统来说,所有的VM都运行在Hypervisor上,每一个VM独立运行一个O…...

标准盒模型和怪异盒模型的区别

CSS盒模型: 内容区(content)内边距(padding)边框(border)外边距(margin) 分为标准盒模型和IE盒模型/怪异盒模型 为了正确设置元素在所有浏览器中的宽度和高度&#xf…...

【第8章】如何利用ControlNet生成“可控画面”?(配置要求/一键安装/快速上手/生成第一张图)ComfyUI基础入门教程

这节我们来讲AI绘画领域中一个很重要的概念:ControlNet,看下如何让生成的画面更可控。 🎅什么是ControlNet? Stable Diffusion中的ControlNet是一种神经网络结构,它允许将额外的条件输入添加到预训练的图像扩散模型中,通过这种方式,ControlNet可以控制图像生成过程,…...

[qt] qt程序打包以及docker镜像打包

目录 一 环境准备: 1.1 qt环境 1.2 linuxdeplouqt打包工具 二 qt包发布: 2.1 搜索链接库 2.2 应用程序APP打包 2.3 发布 三 docker镜像包发布 3.1 环境准备 3.2 镜像生产脚本 3.3 加载镜像并运行docker容器 四 补充 4.1 时间不同步问题解决 一 环境准备: qt环境l…...

电脑屏幕监控软件有哪些?2025年监控软件排行榜

电脑屏幕监控软件有哪些?2025年监控软件排行榜 虽然现在还是2024年,但是有一些被广泛讨论和推荐的电脑屏幕监控软件,它们将在2025年异军突起,成为行业的引领者。 1.安企神软件: 功能全面的电脑屏幕监控软件&#xf…...

音视频主要概念

文章目录 常用的一些概念主要概念1主要概念2I帧P帧B帧 常用视频压缩算法 小结 常用的一些概念 主要概念1 视频码率:kb/s,是指视频文件在单位时间内使用的数据流量,也叫码流率。码率越大,说明单位时间内取样率越大,数…...

AIGC全面介绍

AIGC(Artificial Intelligence and General Competitions)是一个专注于人工智能和综合能力竞赛的组织。AIGC的目标是促进人工智能和综合能力的发展,并为相关领域的学术研究和应用创新提供支持和平台。 AIGC主要致力于人工智能竞赛的组织、举…...

vscode中模糊搜索和替换

文章目录 调出搜索(快捷键)使用正则(快捷键)替换(快捷键)案例假设给定文本如下目标1:查找所有函数名目标2:替换所有函数名为hello目标3:给url增加查询字符串参数 调出搜索…...

人工智能入门学习教程分享

目录 1.首先安装python,官网地址:Download Python | Python.org,进入网址,点击Windows链接 2.下载完成之后,进行傻瓜式安装,如果不选安装路径,默认会安装到C:\Users\Administrator\AppData\Local\Programs\Python\Python38目录下。 3.配置python环境变量,即把python的…...

SpringBoot-17-MyBatis动态SQL标签之常用标签

文章目录 1 代码1.1 实体User.java1.2 接口UserMapper.java1.3 映射UserMapper.xml1.3.1 标签if1.3.2 标签if和where1.3.3 标签choose和when和otherwise1.4 UserController.java2 常用动态SQL标签2.1 标签set2.1.1 UserMapper.java2.1.2 UserMapper.xml2.1.3 UserController.ja…...

wordpress后台更新后 前端没变化的解决方法

使用siteground主机的wordpress网站,会出现更新了网站内容和修改了php模板文件、js文件、css文件、图片文件后,网站没有变化的情况。 不熟悉siteground主机的新手,遇到这个问题,就很抓狂,明明是哪都没操作错误&#x…...

java_网络服务相关_gateway_nacos_feign区别联系

1. spring-cloud-starter-gateway 作用:作为微服务架构的网关,统一入口,处理所有外部请求。 核心能力: 路由转发(基于路径、服务名等)过滤器(鉴权、限流、日志、Header 处理)支持负…...

(二)TensorRT-LLM | 模型导出(v0.20.0rc3)

0. 概述 上一节 对安装和使用有个基本介绍。根据这个 issue 的描述,后续 TensorRT-LLM 团队可能更专注于更新和维护 pytorch backend。但 tensorrt backend 作为先前一直开发的工作,其中包含了大量可以学习的地方。本文主要看看它导出模型的部分&#x…...

基于Docker Compose部署Java微服务项目

一. 创建根项目 根项目&#xff08;父项目&#xff09;主要用于依赖管理 一些需要注意的点&#xff1a; 打包方式需要为 pom<modules>里需要注册子模块不要引入maven的打包插件&#xff0c;否则打包时会出问题 <?xml version"1.0" encoding"UTF-8…...

C# SqlSugar:依赖注入与仓储模式实践

C# SqlSugar&#xff1a;依赖注入与仓储模式实践 在 C# 的应用开发中&#xff0c;数据库操作是必不可少的环节。为了让数据访问层更加简洁、高效且易于维护&#xff0c;许多开发者会选择成熟的 ORM&#xff08;对象关系映射&#xff09;框架&#xff0c;SqlSugar 就是其中备受…...

python执行测试用例,allure报乱码且未成功生成报告

allure执行测试用例时显示乱码&#xff1a;‘allure’ &#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;ڲ&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;ⲿ&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;Ҳ&#xfffd;&#xfffd;&#xfffd;ǿ&#xfffd;&am…...

Linux C语言网络编程详细入门教程:如何一步步实现TCP服务端与客户端通信

文章目录 Linux C语言网络编程详细入门教程&#xff1a;如何一步步实现TCP服务端与客户端通信前言一、网络通信基础概念二、服务端与客户端的完整流程图解三、每一步的详细讲解和代码示例1. 创建Socket&#xff08;服务端和客户端都要&#xff09;2. 绑定本地地址和端口&#x…...

Java求职者面试指南:计算机基础与源码原理深度解析

Java求职者面试指南&#xff1a;计算机基础与源码原理深度解析 第一轮提问&#xff1a;基础概念问题 1. 请解释什么是进程和线程的区别&#xff1f; 面试官&#xff1a;进程是程序的一次执行过程&#xff0c;是系统进行资源分配和调度的基本单位&#xff1b;而线程是进程中的…...

【JavaSE】多线程基础学习笔记

多线程基础 -线程相关概念 程序&#xff08;Program&#xff09; 是为完成特定任务、用某种语言编写的一组指令的集合简单的说:就是我们写的代码 进程 进程是指运行中的程序&#xff0c;比如我们使用QQ&#xff0c;就启动了一个进程&#xff0c;操作系统就会为该进程分配内存…...