TCN-LSTM-MATT、TCN-LSTM、TCN、LSTM多变量时间序列预测对比

实现TCN-LSTM-MATT、TCN-LSTM、TCN、LSTM多变量时间序列预测对比 1.data为数据集，格式为excel，4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.Mian1_TCN.m（时间卷积神经网络）、Mian2_LSTM.m（长短期记忆神经网络）、Mian3_TCN_LSTM.m（时间卷积长短期记忆神经网络）、Mian4_TCN_LSTM_MATT.m（时间卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制）为主程序文件，运行即可； 3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和RMSE，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Matlab2023a及以上。 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 ### TCN-LSTM-MATT、TCN-LSTM、TCN、LSTM多变量时间序列预测对比分析 #### 基本介绍 本文旨在探讨并对比四种不同的深度学习模型：时间卷积神经网络（Temporal Convolutional Network, TCN）、长短期记忆神经网络（Long Short-Term Memory, LSTM）、TCN-LSTM混合模型以及TCN-LSTM-MATT（加入了多头注意力机制的TCN-LSTM）。这些模型被应用于多变量时间序列预测任务中，具体涉及到的数据集包括四个输入特征和一个输出特征，并考虑了历史特征的影响。 #### 数据集与特征描述 - **数据集**: 使用的是Excel格式的数据集，其中包含了四个输入特征和一个输出特征。 - **输入特征**: 这些特征可以是任何相关的测量值或指标，例如温度、湿度、压力等。 - **输出特征**: 通常是需要预测的目标变量，例如未来某个时刻的温度值。 #### 模型介绍 1. **TCN（时间卷积神经网络）**: - TCN利用一维卷积层来捕获时间序列中的局部模式。 - 通过对序列数据进行多次卷积操作，TCN能够在保持序列长度的同时提取特征。 - TCN的一个显著优点是能够处理任意长度的时间序列，并且具有因果性，即只使用过去的信息来进行预测。 2. **LSTM（长短期记忆神经网络）**: - LSTM是一种特殊的循环神经网络（Recurrent Neural Network, RNN），特别适合处理长期依赖问题。 - LSTM通过门控机制来控制信息的流动，从而有效地避免梯度消失或爆炸的问题。 - 在多变量时间序列预测中，LSTM能够很好地处理多个输入序列之间的复杂关系。 3. **TCN-LSTM混合模型**: - 这种混合模型结合了TCN和LSTM的优点。 - 首先使用TCN提取时间序列的局部特征，然后通过LSTM来建模这些特征之间的长期依赖关系。 - 这种组合方式可以同时捕捉到时间序列中的局部和全局模式。 4. **TCN-LSTM-MATT（加入多头注意力机制）**: - 在TCN-LSTM的基础上增加了多头注意力机制（Multi-Head Attention）。 - 多头注意力机制使得模型能够同时关注输入序列的不同部分，从而更好地理解不同特征之间的相互作用。 - 这种机制通过计算不同位置之间的注意力权重来实现，有助于模型更加准确地预测输出。 #### 实现与评估 - **主程序文件**: - Mian1_TCN.m: 时间卷积神经网络的实现代码。 - Mian2_LSTM.m: 长短期记忆神经网络的实现代码。 - Mian3_TCN_LSTM.m: 时间卷积长短期记忆神经网络的实现代码。 - Mian4_TCN_LSTM_MATT.m: 时间卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制的实现代码。 - **评估指标**: - R2: 决定系数，用于衡量模型拟合的好坏程度。 - MAE: 平均绝对误差，用来评估预测值与真实值之间的平均差距。 - MAPE: 平均绝对百分比误差，用来评估预测值与真实值之间相对误差的平均水平。 - MSE: 均方误差，用来衡量预测值与真实值之间的差距。 - RMSE: 均方根误差，是MSE的平方根形式，更直观地反映了误差大小。 #### 总结 通过上述对比实验，我们可以得出以下几点结论： - 单纯使用TCN或LSTM在某些情况下可能无法完全捕捉到时间序列中的所有模式。 - TCN-LSTM混合模型通过结合两种方法的优势，可以在一定程度上提高预测性能。 - 加入多头注意力机制后的TCN-LSTM-MATT模型进一步提升了预测精度，特别是在处理具有复杂相关性的多变量时间序列时表现更佳。 - 不同的评估指标提供了从不同角度衡量模型性能的方法，综合考虑这些指标可以帮助我们更全面地理解模型的表现。