华为云建站视频教程,做网站网站庄家,知名网站设计欣赏,营销方案怎么写模板多维时序 | MATLAB实现TSOA-TCN-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测 目录 多维时序 | MATLAB实现TSOA-TCN-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模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 MATLAB实现TSOA-TCN-Multihead-…多维时序 | MATLAB实现TSOA-TCN-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测 目录 多维时序 | MATLAB实现TSOA-TCN-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模型描述程序设计参考资料 预测效果 基本介绍 MATLAB实现TSOA-TCN-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测。 模型描述 MATLAB实现TSOA-TCN-Multihead-Attention凌日优化时间卷积神经网络融合多头自注意力机制的多变量时间序列预测用于处理时间序列数据适用平台Matlab 2023及以上 1.data为数据集格式为excel4个输入特征1个输出特征考虑历史特征的影响多变量时间序列预测 2.主程序文件运行即可 3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和MBE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Matlab2023b及以上。 TCN-Multihead SelfAttention模型的创新性在于将两种不同的神经网络结构进行了组合即Temporal Convolutional Networks (TCN)和Multihead SelfAttention。下面我将介绍这两种结构的创新点和如何组合它们的创新之处。
Temporal Convolutional Networks (TCN)的创新性
TCN是一种卷积神经网络结构专门用于处理时间序列数据。与传统的循环神经网络RNN相比TCN具有更短的训练时间和更好的并行计算性能。TCN通过使用一维卷积层和残差连接来捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。这种结构可以有效地学习序列中的局部和全局模式并且在许多时间序列任务中取得了良好的性能。
Multihead SelfAttention的创新性
SelfAttention是一种注意力机制它通过计算输入序列中每个元素与其他元素之间的关联性权重从而捕捉序列中的重要信息。Multihead SelfAttention扩展了传统的SelfAttention机制通过将注意力计算应用于多个子空间称为头并将不同头的注意力结果进行拼接或加权平均进一步增强了模型的表达能力。
TCN-Multihead SelfAttention的创新之处
将TCN和Multihead SelfAttention结合起来可以充分发挥它们各自的优势。TCN可以捕捉时间序列数据中的局部和全局模式而Multihead SelfAttention可以捕捉元素之间的关联性和重要性。这种组合能够同时捕捉时间序列数据的局部和全局信息从而提高模型对时间序列中重要特征的提取能力。它可以更好地处理长期依赖关系和序列中的重要事件。此外TCN-Multihead SelfAttention模型还可以通过多个头的注意力计算来并行化处理从而提高了模型的计算效率。 TCN-Multihead SelfAttention模型的创新性在于将TCN和Multihead SelfAttention这两种不同的神经网络结构组合在一起充分发挥它们的优势提高了时间序列数据建模和处理的能力并且具有较好的计算效率。这种组合有望在各种时间序列任务中取得更好的性能和效果。Transit Search Optimization Algorithm 代码是从一种新颖的天体物理学启发的元启发式优化算法中提取出来的该算法基于著名的系外行星探索方法即凌日搜索TS。在凌日算法中通过研究在一定间隔内从恒星接收到的光检查亮度的变化如果观察到接收到的光量减少则表明行星从恒星锋面经过。 程序设计
完整程序和数据获取方式1同等价值程序兑换完整程序和数据获取方式2私信博主回复MATLAB实现TSOA-TCN-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测获取。 %---------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------------
%% 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);
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参考资料 [1] http://t.csdn.cn/pCWSp [2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm1001.2014.3001.5501 [3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm1001.2014.3001.5501
