EI级！高创新原创未发表！VMD-TCN-BiGRU-MATT变分模态分解卷积神经网络双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测（Matlab）

EI级！高创新原创未发表！VMD-TCN-BiGRU-MATT变分模态分解卷积神经网络双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测（Matlab）

目录

• • EI级！高创新原创未发表！VMD-TCN-BiGRU-MATT变分模态分解卷积神经网络双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测（Matlab）
  • • 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VMD-TCN-BiGRU-MATT变分模态分解结合卷积神经网络双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测；
2.运行环境为Matlab2023及以上；
3.输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测；
4.data为数据集，main1-VMD.m、main2-VMD-TCN-BiGRU-MATT.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹；
5.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE多指标评价；
VMD-TCN-BiGRU-MATT模型是一种结合了变分模态分解（VMD）、时间卷积神经网络（TCN）、双向门控循环单元（BiGRU）以及多头注意力机制（MATT）的多变量时间序列预测模型。该模型旨在充分利用各种技术的优势，以提高时间序列预测的准确性和稳定性。

首先，VMD技术用于对原始时间序列数据进行预处理。通过VMD，可以将复杂的时间序列信号分解为若干个模态分量，从而提取出原始数据中的有用信息和特征。这有助于降低数据的复杂性，并使得后续的特征提取和预测过程更加高效。

接下来，TCN用于进一步提取时间序列数据中的局部特征。TCN具有扩张因果卷积结构，能够捕捉序列中的长期依赖关系，并通过卷积操作提取出重要的局部特征。这些特征对于后续的预测过程至关重要。

然后，BiGRU网络被引入以处理序列数据中的短期和长期依赖关系。BiGRU是一种具有记忆单元的递归神经网络，能够充分利用序列数据的时序信息。通过将TCN提取的特征输入到BiGRU网络中，可以进一步提高模型的预测能力。

最后，多头注意力机制（MATT）被整合到模型中，以进一步提高预测精度。MATT允许模型对序列的不同部分进行注意力运算，从而更准确地捕捉关键信息。通过将独立的注意力输出串联起来并线性地转化为预期维度，MATT能够帮助模型更好地理解输入序列的复杂结构和依赖关系。

综上所述，VMD-TCN-BiGRU-MATT模型通过结合VMD、TCN、BiGRU和MATT等多种技术，实现了对多变量时间序列的有效预测。该模型能够充分利用各种技术的优势，提高预测精度和稳定性，对于处理复杂时间序列数据具有重要的应用价值。在实际应用中，可以根据具体的数据和任务需求对该模型进行进一步的优化和调整。

程序设计

• 完整程序和数据获取方式私信博主回复Matlab实现VMD-TCN-BiGRU-MATT变分模态分解结合卷积神经网络双向门控循环单元融合多头注意力机制多变量时间序列预测。

%%  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('data.xlsx');

%%  数据分析
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);

f_ = size(P_train, 1);                  % 输入特征维度

%%  数据归一化
layer = sequenceInputLayer(f_,Normalization="rescale-symmetric",Name="input");
lgraph = layerGraph(layer);

outputName = layer.Name;

for i = 1:numBlocks
    dilationFactor = 2^(i-1);
    
    layers = [
        convolution1dLayer(filterSize,numFilters,DilationFactor=dilationFactor,Padding="causal",Name="conv1_"+i)
        layerNormalizationLayer
        dropoutLayer(dropoutFactor) 
        % spatialDropoutLayer(dropoutFactor)
        convolution1dLayer(filterSize,numFilters,DilationFactor=dilationFactor,Padding="causal")
        layerNormalizationLayer
        reluLayer
        dropoutLayer(dropoutFactor) 
        additionLayer(2,Name="add_"+i)];

    % Add and connect layers.
    lgraph = addLayers(lgraph,layers);
    lgraph = connectLayers(lgraph,outputName,"conv1_"+i);

    % Skip connection.
    if i == 1
        % Include convolution in first skip connection.
        layer = convolution1dLayer(1,numFilters,Name="convSkip");

        lgraph = addLayers(lgraph,layer);
        lgraph = connectLayers(lgraph,outputName,"convSkip");
        lgraph = connectLayers(lgraph,"convSkip","add_" + i + "/in2");
    else
        lgraph = connectLayers(lgraph,outputName,"add_" + i + "/in2");
    end
    
    % Update layer output name.
    outputName = "add_" + i;
end


tempLayers = flattenLayer("Name","flatten");
lgraph = addLayers(lgraph,tempLayers);

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/category_11799242.html?spm=1001.2014.3001.5482
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/124571691