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🔥 内容介绍
在时间序列预测领域，TCN-LSTM-Multihead-Attention模型正变得越来越流行。这个模型结合了三种不同的神经网络架构，分别是TCN（Temporal Convolutional Network）、LSTM（Long Short-Term Memory）和多头注意力机制（Multihead Attention）。这种结合使得模型能够更好地捕捉时间序列数据中的复杂关系，从而提高预测的准确性和稳定性。
首先，让我们来看一下TCN。TCN是一种基于卷积神经网络的模型，它能够有效地捕捉时间序列数据中的局部模式和长期依赖关系。相比于传统的RNN（循环神经网络）和LSTM，TCN具有更短的训练时间和更好的并行性，同时也能够更好地处理长期依赖关系。
接下来是LSTM，它是一种专门用于处理时间序列数据的循环神经网络。LSTM通过自己的记忆单元和门控机制，能够更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，从而提高预测的准确性。
最后是多头注意力机制，这是一种用于处理序列数据的注意力机制的变种。它能够同时关注序列数据中的多个部分，从而更好地捕捉序列数据中的重要信息。结合多头注意力机制的TCN-LSTM模型能够更全面地捕捉时间序列数据中的复杂关系，从而提高预测的准确性和稳定性。
综合以上三种神经网络架构，TCN-LSTM-Multihead-Attention模型在多变量时间序列预测任务中表现出了很好的性能。它能够更好地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系和复杂关系，从而提高预测的准确性和稳定性。因此，这个模型在金融、气象、交通等领域的时间序列预测任务中具有很大的应用前景。
总的来说，TCN-LSTM-Multihead-Attention模型是一种非常有效的多变量时间序列预测模型。它结合了三种不同的神经网络架构，能够更全面地捕捉时间序列数据中的复杂关系，从而提高预测的准确性
📣 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
🔗 参考文献
本程序参考以下中文EI期刊，程序注释清晰，干货满满。
[1] 胡艳霞,王成,李弼程,et al.基于多头注意力机制Tree-LSTM的句子语义相似度计算[J].中文信息学报, 2020, 34(3):11.DOI:CNKI:SUN:MESS.0.2020-03-004.
[2] 王军,高梓勋,单春意.基于TCN-Attention模型的多变量黄河径流量预测[J].人民黄河, 2022, 44(11):6.