基于麻雀搜索算法优化时间卷积网络(SSA-TCN)的数据多变量时序预测附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在之前的内容中，我们已阐述 SSA-TCN 多变量时序预测的核心原理与基础流程。为让该模型更好地适配不同行业场景、提升实际应用效果，本文将补充模型优化技巧（解决训练过拟合、提升收敛效率）、典型场景适配方案（气象、金融、工业）及核心代码示例，助力开发者快速落地实践。

一、SSA-TCN 模型优化技巧：从 “能预测” 到 “预测准、收敛快”

多变量时序数据常因 “维度高、噪声多、变量冗余” 导致模型过拟合、训练震荡，需通过针对性优化提升模型性能：

1. 输入层优化：变量筛选与噪声抑制

多变量数据中可能存在 “冗余变量”（如两个高度相关的变量：“湿度” 与 “露点温度”），这类变量会增加计算量且引入噪声，需先进行筛选：

• 变量筛选方法：

• 基于相关性分析：计算输入变量与输出变量的皮尔逊相关系数，剔除相关系数绝对值 <0.3 的变量（如预测 PM2.5 时，“气压” 与 PM2.5 相关系数低，可剔除）；

• 基于互信息：对非线性关联的变量（如 “温度超过 30℃后与臭氧浓度的强关联”），用互信息衡量变量间的依赖程度，保留互信息值前 80% 的变量；

• 噪声抑制：对筛选后的变量，采用 “小波阈值去噪” 处理（如选用 db4 小波基，软阈值处理），尤其适合含高频噪声的时序数据（如金融股价、工业设备振动信号），去噪后可降低模型过拟合风险 15%-20%。

2. 网络结构优化：正则化与注意力机制融合

针对多变量 TCN 易过拟合、变量重要性失衡的问题，可加入正则化与注意力机制：

• 正则化策略：

• 在卷积层后加入 “Dropout 层”（ dropout rate=0.2-0.3），随机丢弃部分特征通道，避免模型过度依赖某一变量的特征；

• 对全连接层采用 “L2 正则化”（ kernel_regularizer=tf.keras.regularizers.l2 (0.01)），限制权重过大，提升泛化能力；

• 注意力机制融合：

加入通道注意力后，模型对关键变量的特征提取更精准，多输出平均 RMSE 可降低 8%-12%。

• 在多通道输入层后加入 “通道注意力模块”，通过学习变量的权重系数，突出关键变量的贡献（如预测产品纯度时，“反应温度” 的注意力权重设为 0.6，“搅拌速度” 设为 0.3）

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

data =  readmatrix('data.csv');

data = data(:,2:10);

w=1;                  % w是滑动窗口的大小

s=24;                  % 选取前24小时的所有数据去预测未来一小时的数据

m = 1200;            %选取m个样本作训练集

n = 300;             %选取n个样本作测试集

input_train=[];   

for i =1:m

    xx = data(1+w*(i-1):w*(i-1)+s,:);

    xx =xx(:);

    input_train = [input_train,xx];

end

output_train =[];  

output_train = data(2:m+1,1)';

input_test=[];  

for i =m+1:m+n

    xx = data(1+w*(i-1):w*(i-1)+s,:);

    xx =xx(:);

    input_test = [input_test,xx];

end

output_test = data(m+2:m+n+1,1)';

%% 数据归一化

[inputn,inputps]=mapminmax(input_train,0,1);

[outputn,outputps]=mapminmax(output_train);

inputn_test=mapminmax('apply',input_test,inputps);

%% 优化算法优化前，构建优化前的TCN模型

numFeatures = size(input_test,1);

outputSize = 1;  %数据输出y的维度  

numFilters = 64;

filterSize = 5;

dropoutFactor = 0.005;

numBlocks = 4;

% layer = sequenceInputLayer(numFeatures,Normalization="rescale-symmetric",Name="input");

% lgraph = layerGraph(layer);

% 

% outputName = layer.Name;

🔗 参考文献

[1] 张蕾,窦宏恩,王天智,等.基于集成时域卷积神经网络模型的水驱油田单井产量预测方法[J].石油勘探与开发, 2022(005):049.DOI:10.11698/PED.20210825.

[2] 宋绍剑,姜屹远,刘斌.一种TCN的改进模型及其在短期光伏功率区间预测的应用[J].计算机应用研究, 2023, 40(10):3064-3069.DOI:10.19734/j.issn.1001-3695.2023.02.0066.

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

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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

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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

2.19 Transform各类组合时序、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

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