基于MATLAB的时间卷积神经网络（TCN）数据回归预测

最新推荐文章于 2024-08-09 12:15:55 发布
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本文介绍了如何使用MATLAB构建基于时间卷积神经网络（TCN）的数据回归预测模型。首先，创建人工数据集，接着导入深度学习工具箱，定义TCN模型结构，包括卷积层、ReLU激活和全连接层。然后，利用滑动窗口法处理数据，采用Adam优化器训练模型，并进行预测。最后，比较预测结果与实际值并作图。

基于MATLAB的时间卷积神经网络（TCN）数据回归预测

时间卷积神经网络（Temporal Convolutional Network，TCN）是一种用于序列数据建模和预测的深度学习模型。在本文中，我们将使用MATLAB实现一个基于TCN的数据回归预测模型，并提供相应的源代码。

首先，我们需要准备数据集。假设我们有一个具有时间序列的连续变量数据集，我们的目标是根据之前的观测值预测未来的值。为了简化示例，我们将使用一个简单的人工数据集。

% 生成人工数据集
t = 0:0.1:10;
x = sin(t);
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基于 MATLAB 的时间卷积神经网络（TCN）数据回归预测
2301_78484069的博客
07-19 719
时间卷积神经网络（Temporal Convolutional Network，简称 TCN）是一种基于卷积神经网络的模型，可以有效地处理时间序列数据，并具备较强的建模和预测能力。然后，我们构建了一个包含多个层的网络结构，其中包括卷积层、批归一化层、ReLU 激活函数层、池化层以及残差块。最后，我们添加了一个全连接层和一个回归层，用于将卷积层的输出映射到预测结果。接下来，我们可以构建 TCN 模型。通过上述代码，我们可以将测试数据的原始值以蓝色实线的形式绘制出来，并用红色虚线表示 TCN 模型的预测结果。
【TCN回归预测】TCN时间卷积神经网络数据回归预测（多输入单输出）【含Matlab源码 2317期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版）或下载付费资源，可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
11-04 734
TCN时间卷积神经网络数据回归预测 完整的代码，方可运行；可提供运行操作视频！适合小白！
【TCN回归预测】基于TCN时间卷积神经网络实现数据多输入回归预测附matlab代码
matlab_dingdang的博客
12-30 908
时间卷积网络(TemporalConvolutionalNetwork,TCN)是一种特殊的卷积神经网络(CNN).① TCN结构中的卷积具有因果关系,如图3(a)所示,数据的传递是单向的,即每层的信息只依赖于之前层的信息。② 传统卷积神经网络对时间的建模长度受限于卷积核的大小,需要堆叠较多层来抓取更长的依赖关系。为解决该问题,如图3(b)所示,TCN采用膨胀卷积,即在因果卷积的基础上间隔采样输入。膨胀卷积使得输入信息量随层数的增加呈指数型增长,卷积网络就可以凭借较少的层来获得足够大的感受野。
中科院1区 | Matlab实现CNN-Transformer时间序列预测
qq_59747472的博客
08-09 1450
时间序列预测是许多科学和工程领域的关键问题，其应用范围涵盖经济预测、气象预报、能源管理等。近年来，深度学习技术，特别是卷积神经网络 (CNN) 和 Transformer，在时间序列预测领域取得了显著进展。本文将介绍一种基于 Matlab 的 CNN-Transformer 模型，用于时间序列预测，并将其应用于实际问题中。该模型充分利用了 CNN 的局部特征提取能力和 Transformer 的全局依赖关系建模能力，在多个时间序列数据集上取得了优异的预测效果，达到了中科院1区期刊发表水平。1. 概述。
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Matlab实现TCN-LSTM时间卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多变量回归预测（完整源码和数据)
02-20
1.Matlab实现TCN-LSTM时间卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多变量回归预测（完整源码和数据)； 2.运行环境为Matlab2021b； 3.输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测； 4.data为数据集，excel数据，前7列...
【MATLAB实现TCN时间卷积神经网络】MATLAB实现基于TCN时间卷积神经网络进行多输入单输出回归预测的详细项目实例（含完整的程序，GUI设计和代码详解）
最新发布
05-25
内容概要：本文档详细介绍了基于MATLAB实现的时间卷积神经网络（TCN）进行多输入单输出（MISO）回归预测的项目实例。项目旨在解决传统时序模型在长时依赖捕获和多输入特征融合上的瓶颈，通过因果卷积和膨胀卷积的...
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【TCN回归预测】基于遗传算法GA优化时间卷积神经网络实现负荷数据回归预测附Matlab代码，是一套为负荷预测领域量身定制的算法实现工具。它结合了遗传算法的全局优化能力和时间卷积神经网络在时间序列数据处理上的...
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11-12
在给定的文件中，【TCN回归预测】基于引力搜索优化算法GSA优化时间卷积神经网络实现负荷数据回归预测附Matlab代码，介绍了一种结合了引力搜索算法（GSA）和时间卷积神经网络（TCN）的新型负荷预测模型。该模型通过...
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MATLAB实现TCN时间卷积神经网络时间序列预测（完整源码和数据） 数据为单变量时间序列数据， 运行环境MATLAB2020b及以上， 程序乱码是由于版本不一致导致，可以用记事本打开复制到你的文件。
股票价格预测-LSTM-TCN-GBDT：使用四种算法（LSTM，TCN，GRU，GBDT）进行股票价格的预测和预测结果的检验。有四种算法（LSTM，TCN，GRU，GBDT）用于预测股价并检验预测结果
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股票价格预测-LSTM-TCN-GBDT 使用四种算法（LSTM，TCN，GRU，GBDT）进行股票价格的预测和预测结果的检验。
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基于注意力的的方法，预测使用的tcn，tcn是比lstm更好的一种预测方法，附数据
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05-21
用卷积滤波器matlab代码TCN的眼动分类 用于三级眼动分类问题的时间卷积网络（3EMCP） 该存储库提供对代码库，模型和评估结果的访问，该论文在论文《带有时间卷积网络的眼动分类》中进行了描述（将很快提供链接）。 请注意，此处共享的大多数代码最初是由实施的。 我们仅添加了对TCN的支持，将其升级到Python 3，实现了一些新工具，并在Python中提供了一个新的功能提取器（原始功能提取器在MATLAB中）。 配置 为了训练新的基于TCN的模型或评估先前训练的模型，您需要首先下载一些包含所有必要数据的大型压缩文件，然后根据以下说明进行提取： 下载，其中包含GazeCom预先计算的功能（具有额外的比例和功能），并将其提取到data/inputs/ 下载具有所有受过训练的模型的压缩文件，并将其解压缩到存储库根文件夹中 下载，将文件包含经过训练的模型的生成的输出进行评估，然后将其提取到存储库根文件夹中 已知依赖 Python 3.6+ TensorFlow 2.0+ 脾气暴躁的 训练 要训​​练新的TCN模型，应运行train_tcn.py脚本，但首先需要设置训练参数。 这是在代码中完成的
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机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。
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本文介绍了TCN模型的理论基础、公式推导、优缺点，并通过Python使用Keras库实现了TCN的单步预测和多步预测。TCN模型在时间序列预测任务中具有一定的优势，特别适用于捕捉序列中的长期依赖关系。然而，在实际应用中，不同任务可能需要根据具体情况选择合适的模型。希望通过本文的介绍和示例代码，读者能够更深入理解TCN模型及其在时间序列预测中的应用。
多输入多输出 | MATLAB实现TCN(时间卷积神经网络)多输入多输出预测
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多输入多输出 | MATLAB实现TCN(时间卷积神经网络)多输入多输出预测
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