基于DNN-Self Attention的多变量时序预测(多输入单输出)附Matlab代码

最新推荐文章于 2025-12-05 17:04:10 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-05 17:04:10 发布 · 928 阅读

12 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#dnn #matlab #人工智能

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。

🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码及仿真咨询内容私信。

🔥 内容介绍

在当今数据驱动的时代，多变量时序数据广泛存在于金融市场波动、气象参数变化、工业设备运行监测等众多领域。多变量时序预测（多输入单输出）作为从海量时序数据中挖掘潜在规律、预测未来趋势的关键技术，对决策制定、风险防控和资源优化配置具有重要意义。然而，多变量时序数据存在变量间耦合性强、时序依赖复杂、噪声干扰多等挑战，传统预测方法难以精准捕捉数据的深层特征。在此背景下，DNN（深度神经网络）与 Self Attention（自注意力机制）的融合模型应运而生，凭借 DNN 强大的非线性拟合能力和 Self Attention 对长时序依赖的精准捕捉能力，为多变量时序预测（多输入单输出）难题提供了高效的解决方案。本文将深入剖析该融合模型的原理、构建流程、实验验证及应用场景，全面展现其在多变量时序预测领域的优势。

一、多变量时序预测（多输入单输出）基础认知

要充分理解 DNN - Self Attention 融合模型在多变量时序预测（多输入单输出）中的应用，首先需要明晰该预测任务的核心概念、数据特性及面临的挑战。

1.1 多输入单输出时序预测的定义与核心特征

多变量时序预测（多输入单输出）是指在预测任务中，以多个相关的时序变量作为输入特征，通过分析这些输入变量随时间变化的规律及相互关系，最终预测出一个特定的目标时序变量未来的取值。例如，在电力负荷预测中，输入变量可能包括历史电力负荷、气温、湿度、日期类型（工作日 / 节假日）等多个时序数据，目标是预测未来某一时刻的电力负荷值，这便是典型的多输入单输出时序预测任务。

该类预测任务具有两大核心特征：一是输入变量的多源性，多个输入变量从不同维度反映与目标变量相关的信息，变量间可能存在协同、制约等复杂关系；二是时序依赖的复杂性，不仅输入变量自身存在长期和短期的时序依赖，输入变量与目标变量之间的时序关联也随时间动态变化，且这种依赖关系可能呈现非线性特征。

1.2 多变量时序数据的关键特性

多变量时序数据作为该预测任务的处理对象，具有以下关键特性，这些特性也决定了预测模型设计的核心方向：

时序相关性：数据在时间维度上存在明显的前后依赖关系，即某一时刻的数据取值与历史多个时刻的数据取值相关。例如，股票价格的今日走势往往受到过去几天甚至几周价格波动的影响。

变量间耦合性：不同输入变量之间并非相互独立，而是存在复杂的耦合关系。这种耦合关系可能是线性的，也可能是非线性的。比如，在气象预测中，气温、气压、降水量等变量之间相互影响，某一变量的变化会带动其他变量发生改变。

动态时变性：随着时间的推移，多变量时序数据的统计特性（如均值、方差）可能发生变化，即数据存在非平稳性。同时，变量间的关联强度和时序依赖模式也可能随时间动态调整，增加了预测的难度。

噪声干扰性：在数据采集、传输和存储过程中，容易受到各种噪声的干扰，如传感器误差、外界环境干扰等。这些噪声会掩盖数据的真实规律，对预测模型的鲁棒性提出了更高要求。

1.3 多输入单输出时序预测的核心挑战

尽管多变量时序预测（多输入单输出）应用广泛，但在实际预测过程中仍面临诸多挑战，主要体现在以下几个方面：

长时序依赖捕捉难：传统的时序预测模型（如 ARIMA、LSTM）在处理长时序数据时，容易出现梯度消失或梯度爆炸问题，难以有效捕捉长期的时序依赖关系，导致对未来较远时刻的预测精度大幅下降。

变量间冗余信息处理难：多输入变量中可能包含大量冗余信息，这些信息不仅会增加模型的计算复杂度，还可能干扰模型对关键特征的学习，影响预测性能。如何筛选有效特征、剔除冗余信息，是提升预测精度的关键难题之一。

动态时序模式适应难：多变量时序数据的时序模式随时间动态变化，传统模型通常采用固定的结构和参数进行预测，难以自适应调整以适应数据的动态变化，导致在数据模式发生较大改变时预测效果不佳。

二、DNN 与 Self Attention 的核心原理及融合优势

DNN - Self Attention 融合模型之所以能在多变量时序预测（多输入单输出）中表现出色，源于 DNN 和 Self Attention 各自独特的优势以及二者互补的融合效应。本节将分别解析 DNN 和 Self Attention 的核心原理，进而阐述二者融合的优势所在。

2.1 DNN：强大的非线性特征提取与拟合工具

DNN（深度神经网络）是由多个隐藏层组成的神经网络结构，通过多层神经元的协同作用，实现对数据复杂非线性特征的提取和拟合。在多变量时序预测（多输入单输出）中，DNN 主要发挥以下核心作用：

2.1.1 多层感知机（MLP）的基础特征学习

MLP 作为 DNN 的基础结构，由输入层、隐藏层和输出层组成。在多变量时序预测中，输入层接收多个时序变量的历史数据，通过隐藏层中激活函数（如 ReLU、Sigmoid）的非线性变换，将输入数据映射到高维特征空间，实现对变量间简单非线性关系的初步学习。例如，在处理工业设备温度预测任务时，MLP 可以初步学习历史温度、压力、转速等输入变量与目标温度变量之间的非线性关联。

2.1.2 卷积神经网络（CNN）的局部时序特征提取

虽然 CNN 在图像领域应用广泛，但在时序预测中，一维 CNN（1D - CNN）能够有效提取多变量时序数据的局部时序特征。1D - CNN 通过卷积核在时间维度上的滑动，对局部时间窗口内的时序数据进行卷积运算，捕捉相邻时刻数据间的局部依赖关系和局部模式。例如，在电力负荷预测中，1D - CNN 可以提取一天内不同时段（如早高峰、晚高峰）电力负荷的局部变化特征，为后续的全局特征学习奠定基础。

2.1.3 循环神经网络（RNN）变体的时序依赖建模

RNN 及其变体（如 LSTM、GRU）是处理时序数据的常用 DNN 结构。LSTM 通过引入门控机制（输入门、遗忘门、输出门）和细胞状态，有效解决了传统 RNN 在处理长时序数据时的梯度消失问题，能够捕捉中短期的时序依赖关系。在多变量时序预测中，LSTM 可以对多个输入时序变量的历史数据进行逐时刻处理，学习变量自身及变量间的时序动态变化规律。例如，在金融市场预测中，LSTM 可以学习股票价格、成交量、利率等多个变量在过去一段时间内的时序依赖关系，为股价预测提供支持。

2.2 Self Attention：精准捕捉长时序依赖与变量关联

Self Attention 机制通过计算序列中每个位置与其他所有位置的注意力权重，实现对序列全局依赖关系的捕捉，在多变量时序预测（多输入单输出）中展现出独特优势：

2.2.1 注意力权重的计算逻辑

在 Self Attention 中，对于多变量时序数据的每个时刻

，首先将该时刻的特征向量转换为查询向量（Query）、键向量（Key）和值向量（Value）。然后，通过计算 Query 与其他所有时刻 Key 的相似度（如点积、余弦相似度），得到注意力得分，再经过 Softmax 函数归一化后得到注意力权重。最后，将注意力权重与对应的 Value 向量加权求和，得到该时刻的 Self Attention 输出，该输出融合了序列中所有时刻与当前时刻相关的信息。

例如，在处理长周期气象数据预测时，某一时刻的降雨量不仅与相邻几天的气象数据相关，还可能与几周前的某一特定气象事件（如台风、寒潮）相关。Self Attention 通过计算该时刻与历史所有时刻的注意力权重，能够精准捕捉这种长期的时序依赖关系，而不受时间距离的限制。

2.2.2 多头注意力（Multi - Head Attention）的优势

为了进一步提升 Self Attention 对复杂依赖关系的捕捉能力，多头注意力机制将 Self Attention 过程重复多次（即多个头），每个头学习不同的注意力模式，然后将多个头的输出进行拼接或加权融合。在多变量时序预测中，多头注意力可以从不同角度捕捉多变量时序数据的依赖关系，例如，一个头专注于捕捉输入变量自身的长时序依赖，另一个头专注于捕捉不同输入变量之间的关联关系，从而更全面地挖掘数据中的深层规律。