单变量单步时序预测 | TCN-LSTM时间卷积结合长短期记忆神经网络（MATLAB）

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🔥 内容介绍

一、引言：单变量时序预测的效率 - 精度平衡需求与 TCN-LSTM 的破局逻辑

在工业设备监控（如电机实时温度预测）、民生服务（如城市日供水量预测）、零售运营（如门店日客流量预测）等单变量单步时序场景中，核心需求不仅是 “精准预测”，更需 “高效计算”—— 即仅通过历史单一指标（如过去 7 天电机温度），在资源有限的边缘设备上快速预测未来 1 个时间步数值。这类场景存在两大关键痛点：

1. 局部特征捕捉薄弱：传统 LSTM 虽能建模单向长时依赖，但对短期局部波动（如电机温度的 “启停峰值”、客流量的 “早晚高峰”）提取能力不足，易导致细节丢失；

1. 双向建模的冗余性：TCN-BiLSTM 虽精度高，但双向计算需额外消耗 30%-50% 算力，在边缘设备（如嵌入式传感器、小型网关）上实时性不足，且部分场景（如实时温度预警）无需后向信息即可满足需求。

TCN 凭借因果卷积 + 膨胀卷积可高效提取局部时序细节，同时扩大感受野；LSTM 通过 “输入门 - 遗忘门 - 输出门” 的门控机制，能单向捕捉 “过去→未来” 的长时关联，二者融合形成 “局部精提 + 单向建模” 的轻量架构 —— 既弥补传统 LSTM 的局部特征短板，又比 TCN-BiLSTM 减少算力消耗，适配边缘端单步预测需求。本文将系统拆解 TCN-LSTM 的融合原理、单变量时序建模流程，并通过城市日用电量预测案例验证其性能，为轻量型单步时序预测提供技术路径。

二、核心原理：TCN-LSTM 的融合架构与单变量时序建模逻辑

（一）TCN：单变量时序的 “局部特征提取器”（复用优势，适配单向建模）

TCN 作为专为时序设计的卷积网络，核心价值是在不依赖后向信息的前提下，精准提取局部时序模式，为后续单向 LSTM 提供高质量特征输入，其核心结构与数学建模同 TCN-BiLSTM 一致，但需明确其 “因果性” 与单向建模的适配性：

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

            % 清空命令行

%%  导入数据（时间序列的单列数据）

result = xlsread('数据集.xlsx');

%%  数据分析

num_samples = length(result);  % 样本个数 

kim = 15;                      % 延时步长（kim个历史数据作为自变量）

zim =  1;                      % 跨zim个时间点进行预测

%%  划分数据集

for i = 1: num_samples - kim - zim + 1

    res(i, :) = [reshape(result(i: i + kim - 1), 1, kim), result(i + kim + zim - 1)];

end

%%  划分训练集和测试集

temp = 1: 1: 922;

P_train = res(temp(1: 700), 1: 15)';

T_train = res(temp(1: 700), 16)';

M = size(P_train, 2);

P_test = res(temp(701: end), 1: 15)';

T_test = res(temp(701: end), 16)';

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);

🔗 参考文献

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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

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|GCN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

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

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

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🌟 无人机应用方面

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🌟 通信方面

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🌟 信号处理方面

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🌟 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

🌟 雷达方面

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