【TCN回归预测】基于双向时间卷积网络-双向长短期记忆神经网络BiTCN-BiLSTM实现瓦斯浓度多输入单输出预测附matlab代码

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🔥 内容介绍

1. 概述

瓦斯是煤矿生产过程中不可避免的灾害性气体，其主要成分为甲烷，易燃易爆，对矿工安全和生产效率造成严重威胁。准确预测瓦斯浓度对于预防瓦斯事故、保障矿工安全具有重要意义。近年来，随着人工智能技术的快速发展，神经网络模型在瓦斯浓度预测领域取得了显著成果。本文介绍一种基于双向时间卷积网络-双向长短期记忆神经网络（BiTCN-BiLSTM）的瓦斯浓度预测模型，该模型能够有效利用多输入数据，并充分考虑时间序列数据的依赖关系，从而提高预测精度。

2. 模型结构

BiTCN-BiLSTM模型由双向时间卷积网络（BiTCN）和双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）两部分组成。

2.1 双向时间卷积网络（BiTCN）

BiTCN由两个方向的时间卷积层组成，分别用于提取时间序列数据的前向和后向特征。每个时间卷积层包含多个卷积核，每个卷积核负责提取时间序列数据中特定时间尺度的特征。通过双向卷积，可以更加全面地提取时间序列数据的特征信息。

2.2 双向长短期记忆神经网络（BiLSTM）

BiLSTM由两个方向的长短期记忆神经网络层组成，分别用于处理时间序列数据的前向和后向信息。LSTM能够有效地处理时间序列数据的长时依赖关系，避免梯度消失或爆炸问题。通过双向LSTM，可以充分考虑时间序列数据的依赖关系，提高预测精度。

3. 数据预处理

在进行模型训练之前，需要对数据进行预处理，包括数据清洗、归一化和特征工程等。

3.1 数据清洗

数据清洗包括去除异常值、缺失值和重复数据等。

3.2 数据归一化

数据归一化将所有数据的值缩放至同一范围内，例如0到1之间，以避免数据范围差异对模型训练的影响。

3.3 特征工程

特征工程包括提取与瓦斯浓度预测相关的特征，例如历史瓦斯浓度、气压、温度、风速等。

4. 模型训练

模型训练包括以下步骤：

4.1 模型构建

根据模型结构，构建BiTCN-BiLSTM模型。

4.2 数据划分

将预处理后的数据划分为训练集、验证集和测试集。

4.3 模型训练

使用训练集训练模型，并使用验证集进行模型参数调整。

4.4 模型评估

使用测试集评估模型的预测性能，并根据评估结果进行模型优化。

5. 实验结果

在实际应用中，BiTCN-BiLSTM模型取得了较好的预测效果。与其他模型相比，BiTCN-BiLSTM模型的预测精度更高，误差更小。

6. 总结

BiTCN-BiLSTM模型是一种有效的多输入单输出瓦斯浓度预测模型，能够有效利用多输入数据，并充分考虑时间序列数据的依赖关系，从而提高预测精度。该模型可以为瓦斯事故预防和矿工安全保障提供重要的技术支持。

📣 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 = categorical(T_train)';t_test  = categorical(T_test )';​%%  数据平铺% 将数据平铺成1维数据只是一种处理方式% 也可以平铺成2维数据，以及3维数据，需要修改对应模型结构% 但是应该始终和输入层数据结构保持一致P_train =  double(reshape(P_train, 12, 1, 1, M));P_test  =  double(reshape(P_test , 12, 1, 1, N));​%%  数据格式转换for i = 1 : M    p_train{i, 1} = P_train(:, :, 1, i);

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 单亚辉,王浩,吴根平,et al.基于卷积-长短期记忆神经网络的抽水蓄能机组健康性能趋势预测[J].水电能源科学, 2023(8):185-187,184.

[2] 陈悦,杨柳,李帅,等.基于Softmax函数增强卷积神经网络—双向长短期记忆网络框架的交通拥堵预测算法[J].科学技术与工程, 2022, 22(29):12917-12926.

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1 各类智能优化算法改进及应用

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2 机器学习和深度学习方面

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN/TCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

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3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、 充电车辆路径规划（EVRP）、 双层车辆路径规划（2E-VRP）、 油电混合车辆路径规划、 船舶航迹规划、 全路径规划规划、 仓储巡逻

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5 无线传感器定位及布局方面

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信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合