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）

2024-03-24 08:44
文章标签 matlab 双向 变量 卷积 神经网络 循环 序列 注意力 分解 融合 模态 门控 单元 ei 变分 vmd bigru 多头 matt tcn

本文主要是介绍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），希望对大家解决编程问题提供一定的参考价值，需要的开发者们随着小编来一起学习吧！

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

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

在这里插入图片描述
在这里插入图片描述

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:numBlocksdilationFactor = 2^(i-1);layers = [convolution1dLayer(filterSize,numFilters,DilationFactor=dilationFactor,Padding="causal",Name="conv1_"+i)layerNormalizationLayerdropoutLayer(dropoutFactor) % spatialDropoutLayer(dropoutFactor)convolution1dLayer(filterSize,numFilters,DilationFactor=dilationFactor,Padding="causal")layerNormalizationLayerreluLayerdropoutLayer(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");elselgraph = connectLayers(lgraph,outputName,"add_" + i + "/in2");end% Update layer output name.outputName = "add_" + i;
endtempLayers = 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

这篇关于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）的文章就介绍到这儿，希望我们推荐的文章对编程师们有所帮助！


http://www.chinasem.cn/article/841057。

相关文章

好题——hdu2522（小数问题：求1/n的第一个循环节）

好题——hdu2522（小数问题：求1/n的第一个循环节）

好喜欢这题，第一次做小数问题，一开始真心没思路，然后参考了网上的一些资料。 知识点***********************************无限不循环小数即无理数，不能写作两整数之比*****************************（一开始没想到，小学没学好） 此题1/n肯定是一个有限循环小数，了解这些后就能做此题了。 按照除法的机制，用一个函数表示出来就可以了，代码如下
阅读更多...
变量与命名

变量与命名

引言         在前两个课时中，我们已经了解了 Python 程序的基本结构，学习了如何正确地使用缩进来组织代码，并且知道了注释的重要性。现在我们将进一步深入到 Python 编程的核心——变量与命名。变量是我们存储数据的主要方式，而合理的命名则有助于提高代码的可读性和可维护性。 变量的概念与使用         在 Python 中，变量是一种用来存储数据值的标识符。创建变量很简单，
阅读更多...
csu1329(双向链表)

csu1329(双向链表)

题意：给n个盒子，编号为1到n，四个操作：1、将x盒子移到y的左边；2、将x盒子移到y的右边；3、交换x和y盒子的位置；4、将所有的盒子反过来放。 思路分析：用双向链表解决。每个操作的时间复杂度为O(1)，用数组来模拟链表，下面的代码是参考刘老师的标程写的。 代码如下： #include<iostream>#include<algorithm>#include<stdio.h>#
阅读更多...
图神经网络模型介绍（1）

图神经网络模型介绍（1）

我们将图神经网络分为基于谱域的模型和基于空域的模型，并按照发展顺序详解每个类别中的重要模型。 1.1基于谱域的图神经网络         谱域上的图卷积在图学习迈向深度学习的发展历程中起到了关键的作用。本节主要介绍三个具有代表性的谱域图神经网络：谱图卷积网络、切比雪夫网络和图卷积网络。 （1）谱图卷积网络 卷积定理：函数卷积的傅里叶变换是函数傅里叶变换的乘积，即F{f*g}
阅读更多...
uva 10131 最长子序列

uva 10131 最长子序列

题意： 给大象的体重和智商，求体重按从大到小，智商从高到低的最长子序列，并输出路径。 代码： #include <iostream>#include <cstdio>#include <cstdlib>#include <algorithm>#include <cstring>#include <cmath>#include <stack>#include <vect
阅读更多...
韦季李输入法_输入法和鼠标的深度融合

韦季李输入法_输入法和鼠标的深度融合

在数字化输入的新纪元，传统键盘输入方式正悄然进化。以往，面对实体键盘，我们常需目光游离于屏幕与键盘之间，以确认指尖下的精准位置。而屏幕键盘虽直观可见，却常因占据屏幕空间，迫使我们在操作与视野间做出妥协，频繁调整布局以兼顾输入与界面浏览。 幸而，韦季李输入法的横空出世，彻底颠覆了这一现状。它不仅对输入界面进行了革命性的重构，更巧妙地将鼠标这一传统外设融入其中，开创了一种前所未有的交互体验。 想象
阅读更多...
【Tools】大模型中的自注意力机制

【Tools】大模型中的自注意力机制

摇来摇去摇碎点点的金黄 伸手牵来一片梦的霞光 南方的小巷推开多情的门窗 年轻和我们歌唱 摇来摇去摇着温柔的阳光 轻轻托起一件梦的衣裳 古老的都市每天都改变模样                      🎵 方芳《摇太阳》 自注意力机制（Self-Attention）是一种在Transformer等大模型中经常使用的注意力机制。该机制通过对输入序列中的每个元素计算与其他元素之间的相似性，
阅读更多...
poj3750约瑟夫环，循环队列

poj3750约瑟夫环，循环队列

Description 有N个小孩围成一圈，给他们从1开始依次编号，现指定从第W个开始报数，报到第S个时，该小孩出列，然后从下一个小孩开始报数，仍是报到S个出列，如此重复下去，直到所有的小孩都出列（总人数不足S个时将循环报数），求小孩出列的顺序。 Input 第一行输入小孩的人数N（N<=64） 接下来每行输入一个小孩的名字(人名不超过15个字符) 最后一行输入W,S (W < N)，用
阅读更多...
如何通俗理解注意力机制？

如何通俗理解注意力机制？

1、注意力机制（Attention Mechanism）是机器学习和深度学习中一种模拟人类注意力的方法，用于提高模型在处理大量信息时的效率和效果。通俗地理解，它就像是在一堆信息中找到最重要的部分，把注意力集中在这些关键点上，从而更好地完成任务。以下是几个简单的比喻来帮助理解注意力机制： 2、寻找重点：想象一下，你在阅读一篇文章的时候，有些段落特别重要，你会特别注意这些段落，反复阅读，而对其他部分
阅读更多...
POJ1631最长单调递增子序列

POJ1631最长单调递增子序列

最长单调递增子序列 import java.io.BufferedReader;import java.io.InputStream;import java.io.InputStreamReader;import java.io.PrintWriter;import java.math.BigInteger;import java.util.StringTokenizer;publ
阅读更多...

Copyright China编程 23002807@qq.com

沪ICP备2023033072号-2