TCN-Transformer-BiLSTM多输入单输出回归预测（串联）MATLAB代码实现

最新推荐文章于 2025-12-02 19:45:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-02 19:45:00 发布 · 748 阅读

16 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#transformer #回归 #matlab

✅作者简介：热爱数据处理、数学建模、算法创新的Matlab仿真开发者。

🍎更多Matlab代码及仿真咨询内容点击 🔗：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

🔥 内容介绍

光伏发电作为一种清洁能源，其发电量的预测对于电网稳定运行和能源调度至关重要。然而，光伏发电量受多种因素影响，如日照强度、温度、云层覆盖等，呈现出显著的非线性、非平稳性和波动性，传统的预测方法难以准确捕捉其复杂的时序特征。近年来，深度学习技术，特别是Transformer和时间卷积网络（TCN）的兴起，为光伏发电量预测提供了新的途径。本文将探讨一种基于TCN-Transformer-BiLSTM的混合模型，用于提高光伏发电量预测精度，并提供相应的Matlab代码实现。

一、模型架构设计

本模型采用了一种多层级网络结构，旨在充分提取光伏数据中的多种特征。其核心思想是将TCN、Transformer和BiLSTM三种网络的优势进行有机结合，以克服单一模型的局限性。

时间卷积网络 (TCN): TCN擅长捕捉局部时间关联性，能够有效地提取光伏数据中的短期模式。在本模型中，TCN层作为输入层，用于对原始光伏数据进行预处理，提取其局部特征。TCN层采用膨胀卷积，能够扩大感受野，同时减少参数量。其输出作为下一层Transformer层的输入。
Transformer层: Transformer的核心是自注意力机制，能够捕捉数据中长程依赖关系和全局特征。与TCN相比，Transformer更擅长捕捉光伏数据中复杂的长期模式，例如季节性变化和气候影响。在本模型中，Transformer层用于学习光伏数据中的全局特征，并将这些特征与TCN提取的局部特征进行融合。多头注意力机制进一步增强了模型的表达能力。
双向长短期记忆网络 (BiLSTM): BiLSTM网络能够有效地处理序列数据中的双向信息，捕捉时间序列中的前后文依赖关系。在本模型中，BiLSTM层用于整合TCN和Transformer层的输出，最终生成预测结果。BiLSTM能够有效地融合局部和全局特征，提高预测精度。

整个模型结构可以表示为：光伏数据 -> TCN -> Transformer -> BiLSTM -> 预测结果。各层之间通过合适的激活函数和连接方式进行连接，例如ReLU激活函数和残差连接，以提高模型的训练效率和预测性能。模型的超参数，例如TCN的膨胀因子、Transformer的层数和头数、BiLSTM的单元数等，需要通过实验进行调整，以达到最佳的预测效果。

二、Matlab代码实现

由于Matlab自身缺乏直接支持Transformer和TCN的函数库，我们需要借助一些深度学习工具箱，例如Deep Learning Toolbox。以下代码片段展示了模型的主要部分，由于完整代码较为冗长，这里只提供核心部分，包括数据的预处理、模型构建和训练过程。

matlab

% 数据预处理 data = load('solar_data.mat'); % 加载光伏数据 data = normalize(data); % 数据归一化 % 将数据分成训练集和测试集 [trainData,testData] = splitData(data,0.8); % 创建TCN层 tcnLayer = dlnetworkparam.tcnLayer(numFilters,dilationFactors); % 创建Transformer层 transformerLayer = dlnetworkparam.transformerLayer(numHeads,hiddenSize); % 创建BiLSTM层 bilstmLayer = dlnetworkparam.bilstmLayer(numHiddenUnits); % 创建完整的网络 layers = [ tcnLayer transformerLayer bilstmLayer fullyConnectedLayer(1) % 输出层 regressionLayer]; % 定义损失函数和优化器 lossFunction = 'mse'; optimizer = optimizers.adam(); % 训练网络 options = trainingOptions(optimizer, ... 'MaxEpochs',100, ... 'MiniBatchSize',32, ... 'ValidationData',testData, ... 'ValidationFrequency',10, ... 'Plots','training-progress'); net = trainNetwork(trainData,layers,options); % 进行预测 prediction = predict(net,testData); % 反归一化预测结果 % 评估模型性能 rmse = sqrt(mean((prediction - testData).^2));

上述代码仅为示例，实际应用中需要根据具体的数据集和模型结构进行修改和完善。 dlnetworkparam 函数是假设的一个自定义函数，用于方便地创建 TCN 和 Transformer 层，其具体实现需要根据所使用的深度学习工具箱进行调整。需要自行补充数据加载、归一化、数据分割、以及性能评估指标的计算等部分。

三、结果与讨论

该模型的性能取决于多个因素，包括数据的质量、模型的结构和超参数的设置。通过与其他传统预测模型（例如ARIMA、SVM等）进行比较，可以评估该模型的优越性。实验结果通常以RMSE、MAE等指标来衡量预测精度。此外，还需要分析模型的泛化能力和鲁棒性。对于不同类型的光伏发电站和不同的地理位置，模型的性能可能会有所差异。

四、结论

本文提出了一种基于TCN-Transformer-BiLSTM的混合模型，用于光伏发电量预测。该模型结合了TCN、Transformer和BiLSTM的优势，能够有效地捕捉光伏数据中的局部和全局特征，提高预测精度。 Matlab代码示例提供了一个基本的框架，实际应用中需要根据具体情况进行调整和优化。未来的研究方向可以探索更先进的深度学习模型，以及结合气象数据等其他因素，进一步提高光伏发电量预测的精度和可靠性。

附注: 以上Matlab代码仅为框架性代码，实际运行需要补充大量细节，并根据实际使用的深度学习工具箱进行修改。 dlnetworkparam.tcnLayer, dlnetworkparam.transformerLayer以及dlnetworkparam.bilstmLayer 均为自定义函数，需要用户根据所使用的工具箱自行实现。本代码仅供参考，不能直接运行。实际应用中需要根据具体情况选择合适的超参数，并进行充分的实验验证。