【核心】凌日算法优化时间卷积神经网络融合多头自注意力机制TSOA-TCN-Attention多变量回归预测【含Matlab源码 M期】】

💥💥💥💥💥💥💞💞💞💞💞💞💞💞欢迎来到海神之光博客之家💞💞💞💞💞💞💞💞💥💥💥💥💥💥

✅博主简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进；
🍎个人主页：海神之光
🏆代码获取方式：
海神之光Matlab王者学习之路—代码获取方式

⛳️座右铭：行百里者，半于九十。
更多Matlab智能算法神经网络预测与分类仿真内容点击👇
①Matlab神经网络预测与分类 （进阶版）
②付费专栏Matlab智能算法神经网络预测与分类（中级版）
③付费专栏Matlab智能算法神经网络预测与分类（初级版）

⛳️关注优快云海神之光，更多资源等你来！！

⛄一、凌日算法优化时间卷积神经网络融合多头自注意力机制TSOA-TCN-Attention多变量回归预测

TSOA-TCN-Attention超前24步多变量回归预测算法，凌日优化时间卷积神经网络融合注意力机制的多变量回归预测算法，MATLAB程序。

1 TSOA简介
凌日优化算法（Transit Search Optimization Algorithm，TSOA）是2023年提出的一种新颖的元启发式算法，当一颗行星经过其恒星前方时，会导致恒星的亮度微弱地下降，这被称为凌日现象。一种新颖的天体物理学启发的元启发式优化算法中提取出来的，该算法基于著名的系外行星探索方法，即凌日搜索（TS）。在凌日算法中，通过研究在一定间隔内从恒星接收到的光，检查亮度的变化，如果观察到接收到的光量减少，则表明行星从恒星锋面经过。对比于灰狼GWO、鲸鱼WOA、遗传GA、粒子群PSO等算法有着更高的创新性。

2 TCN-Multihead SelfAttention模型

因果膨胀卷积（TCN的核心特性）：TCN通过因果膨胀卷积解决了传统卷积神经网络在处理时间序列数据时的局限性。因果膨胀卷积增大了模型的感受野，允许模型捕捉长期依赖关系，同时保持了序列数据的时序结构，确保了预测的因果关系。这种设计在提高预测准确度的同时，也大大增强了模型处理长序列数据的能力。

多头自注意力机制：多头自注意力机制允许模型在不同的子空间中并行处理信息，使得模型可以同时关注序列中的不同方面和级别的信息。这种机制提高了模型对序列内部复杂动态的理解和捕捉能力，尤其适用于那些特征间相互作用复杂的预测任务。

结合TCN和自注意力的创新框架：将TCN的因果膨胀卷积与多头自注意力机制相结合，模型既利用了TCN在处理时间依赖方面的优势，又利用了自注意力机制的前后时序捕捉能力。这种结合在时间序列预测中尤为有效，能够在保持时间序列结构的同时，更准确地捕捉和利用序列中的长期和复杂依赖关系。

4 功能

多变量特征输入，单序列变量输出，输入前一天的特征，实现后一天的预测，超前24步预测。
通过TSOA优化算法优化学习率、卷积核大小、神经元个数，这3个关键参数，以最小MAPE为目标函数。
提供损失、RMSE迭代变化极坐标图；测试对比图；适应度曲线（若首轮精度最高，则适应度曲线为水平直线）。
提供MAPE、RMSE、MAE等计算结果展示。

5 适用领域
风速预测、光伏功率预测、发电功率预测、碳价预测等多种应用。

6 功能
多变量特征输入，单序列变量输出，输入前一天的特征，实现后一天的预测，超前24步预测，对学习率，卷积核大小，卷积核个数进行寻优，以最小MAPE为目标函数，展示MAPE、RMSE、MAE的计算结果。适用于，风速预测，光伏功率预测，发电功率预测，出力预测，海上风电预测，碳价预测等等。

前一天18个气象特征，采样时间为24小时，输出为第二天的24小时的功率出力，也就是18×24输入，1×24输出，一共有75个这样的样本。

⛄二、部分源代码

%% 清除内存、清除屏幕
clc
clear
%% 导入数据
data = xlsread(‘负荷数据.xlsx’);
rng(0)
%% 数据分析
daynum=30; %% 数据量较大，选取daynum天的数据
step=96; %% 多步预测
data =data(end-step*daynum+1:end,:);
Features = data(:😅‘; %% 特征输入： 输入影响因素特征和历史负荷数据
fnum=size(Features,1); %% 变量维度
W_data = data(:,end)’; %% 实际值输出：每天24小时，每小时4个采样点
%% 数据归一化
[features, ~] = mapminmax(Features, 0, 1);
[w_data, ps_output] = mapminmax(W_data, 0, 1);
%% 数据平铺为4-D
LP_Features = double(reshape(features,fnum,step,1,daynum)); %% 特征数据格式
LP_WindData = double(reshape(w_data,step,1,1,daynum)); %% 实际数据格式

%% 格式转换为cell
NumDays = daynum; %% 数据总天数为daynum天
for i=1:NumDays
FeaturesData{1,i} = LP_Features(:,:,1,i);
end

for i=1:NumDays
RealData{1,i} = LP_WindData(:,:,1,i);
end

⛄三、运行结果

⛄四、matlab版本及参考文献

1 matlab版本
2023

2 参考文献
[1]赵侃,师芸,牛敏杰,王虎勤.基于改进麻雀搜索算法优化BP神经网络的PM2.5浓度预测[J].测绘通报. 2022(10)

3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除

🍅 仿真咨询
1 各类智能优化算法改进及应用
生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面
卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、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、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

3 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

4 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、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

5 无人机应用方面
无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配

6 无线传感器定位及布局方面
传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

7 信号处理方面
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

8 电力系统方面
微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

9 元胞自动机方面
交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

10 雷达方面
卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合