EI级 | TCN-BiGRU-Multihead-Attention多头注意力机制多变量时间序列预测Matlab实现
✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，
代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。
🍎个人主页：Matlab科研工作室
🍊个人信条：格物致知。
更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇
🔥 内容介绍
摘要
本文提出了一种基于多头注意力机制的时间卷积网络-双向门控循环单元（TCN-BIGRU-Multihead Attention）模型，用于数据回归预测。该模型结合了时间卷积网络和双向门控循环单元的优势，并引入多头注意力机制来增强模型对长期依赖关系的建模能力。实验结果表明，该模型在多个数据集上取得了优异的性能，优于传统的时间序列预测模型。
1. 引言
时间序列预测是机器学习领域的一个重要课题，广泛应用于金融、气象、交通等领域。传统的时间序列预测模型，如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）和自回归滑动平均模型（ARMA），虽然简单易用，但在处理复杂的时间序列数据时往往效果不佳。
近年来，深度学习模型在时间序列预测领域取得了很大的进展。时间卷积网络（TCN）是一种专门为时间序列数据设计的深度学习模型，它可以有效地捕捉时间序列数据中的局部依赖关系。双向门控循环单元（BIGRU）是一种循环神经网络，它可以有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。
为了进一步提高时间序列预测的准确性，本文提出了一种基于多头注意力机制的时间卷积网络-双向门控循环单元（TCN-BIGRU-Multihead Attention）模型。该模型结合了时间卷积网络和双向门控循环单元的优势，并引入多头注意力机制来增强模型对长期依赖关系的建模能力。
2. 模型结构
TCN-BIGRU-Multihead Attention模型的结构如图1所示。该模型主要由以下几个部分组成：
-
时间卷积层：该层由多个时间卷积核组成，用于捕捉时间序列数据中的局部依赖关系。
-
双向门控循环层：该层由多个双向门控循环单元组成，用于捕捉时间序列数据中的长期依赖关系。
-
多头注意力层：该层由多个注意力头组成，用于增强模型对长期依赖关系的建模能力。
-
输出层：该层由一个全连接层组成，用于输出预测结果。
📣 部分代码
%% 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res = xlsread('数据集.xlsx');%% 划分训练集和测试集temp = randperm(357);P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';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 = ind2vec(T_train);t_test = ind2vec(T_test );
⛳️ 运行结果
4. 结论
本文提出了一种基于多头注意力机制的时间卷积网络-双向门控循环单元（TCN-BIGRU-Multihead Attention）模型，用于数据回归预测。该模型结合了时间卷积网络和双向门控循环单元的优势，并引入多头注意力机制来增强模型对长期依赖关系的建模能力。实验结果表明，该模型在多个数据集上取得了优异的性能，优于传统的时间序列预测模型。
🔗 参考文献
[1] 林靖皓,秦亮曦,苏永秀,et al.基于自注意力机制的双向门控循环单元和卷积神经网络的芒果产量预测[J].计算机应用, 2020, 40(S01):5.DOI:10.11772/j.issn.1001-9081.2019091537.
[2] 张安琳,张启坤,黄道颖,等.基于CNN与BiGRU融合神经网络的入侵检测模型[J].郑州大学学报：工学版, 2022(043-003).
[3] 张璐莹,侯立群.基于注意力时间卷积网络和双向门控循环单元的轴承故障诊断[J].电力科学与工程, 2023, 39(6):62-70.