CNN-SE-Attention-ITCN多特征输入回归预测（Matlab完整源码和数据）-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/matlab_dingdang/article/details/147921609

✅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

在大数据与人工智能蓬勃发展的当下，多特征输入回归预测广泛应用于智能交通、医疗诊断、工业生产优化等领域。多特征数据往往包含丰富但复杂的信息，不同特征间的关联、重要性差异以及数据的高维性，都给精准预测带来挑战。CNN-SE-Attention-ITCN 模型整合卷积神经网络（CNN）、挤压激励网络（SE）、注意力机制（Attention）与改进型时间卷积网络（ITCN），为多特征输入回归预测提供了强大的技术支撑。

一、多特征输入回归预测的挑战与需求

多特征输入回归预测旨在通过多个自变量特征，预测目标变量的数值。以智能交通为例，车流量、车速、天气状况、时间信息等多种特征共同影响道路拥堵程度的预测结果。这些特征不仅存在非线性关系，部分特征的重要性还会随场景动态变化，并且高维特征数据可能存在冗余信息，增加了模型训练的复杂度和计算成本。传统模型难以有效处理此类复杂数据，因此亟需创新的深度学习模型来突破瓶颈。

二、核心组件原理剖析

2.1 CNN：特征提取的基石

卷积神经网络（CNN）以卷积层、池化层和全连接层为核心。卷积层通过卷积核在数据上滑动，自动提取数据的局部特征，不同的卷积核能够捕捉图像、时间序列等数据中多样化的模式；池化层对数据进行降维处理，减少计算量的同时保留关键特征；全连接层将提取的特征整合，输出最终预测结果。在多特征输入场景中，CNN 能够高效提取各特征的局部模式和结构信息，是整个模型特征提取的基础环节。

2.2 SE：通道注意力的强化

挤压激励网络（SE）专注于提升网络对通道特征的响应能力。它通过 “挤压” 操作，将全局空间信息压缩成通道描述符，获取每个通道的全局信息；再经过 “激励” 操作，学习不同通道的重要性权重，动态调整通道特征的权重，使模型能够自适应地强调重要通道特征，抑制无关信息。在多特征输入回归预测中，SE 模块能有效挖掘不同特征通道间的潜在关联，增强模型对关键特征的敏感度。

2.3 Attention：聚焦关键信息

注意力机制（Attention）模拟人类注意力分配模式，通过计算输入序列中不同位置或特征的权重，让模型聚焦于对预测结果更重要的信息。在多特征场景下，注意力机制可以帮助模型识别不同特征在不同时刻对目标变量的影响程度，避免被冗余特征干扰，从而更精准地提取有效特征，提升预测精度。

2.4 ITCN：时间特征挖掘的升级

改进型时间卷积网络（ITCN）在传统时间卷积网络基础上进行优化，通过改进的因果卷积、扩张卷积和残差连接结构，更高效地捕捉时间序列数据中的长距离依赖关系和时间动态特征。因果卷积确保模型仅使用过去和当前信息进行预测，符合时间序列的因果逻辑；扩张卷积扩大卷积核感受野，在不增加参数数量的前提下，有效提取长序列特征；残差连接则解决了深层网络训练中的梯度消失问题，保障网络深度和训练稳定性。在多特征输入且包含时间维度信息时，ITCN 能够深度挖掘时间特征与其他特征的关联。

三、CNN-SE-Attention-ITCN 融合架构与优势

3.1 模型架构设计

CNN-SE-Attention-ITCN 模型采用分层架构设计。首先，利用 CNN 对多特征输入数据进行初步的局部特征提取，挖掘各特征的基础模式；接着将 CNN 的输出送入 SE 模块，通过通道注意力机制调整特征通道的权重，增强关键特征；随后引入注意力机制，对数据进行加权处理，进一步聚焦重要信息；最后将处理后的数据输入 ITCN，挖掘数据中的时间依赖关系以及特征间的动态关联，最终通过全连接层输出回归预测结果。

3.2 融合优势解析

该模型融合了四大组件的优势。CNN 奠定了基础特征提取能力，SE 增强了通道维度的特征表达，注意力机制实现了对重要信息的聚焦，ITCN 则强化了时间特征与多特征融合的能力。四者协同工作，能够全面处理多特征数据中的局部模式、通道关联、关键信息筛选以及时间动态关系，相比单一模型或简单组合模型，在多特征输入回归预测任务中展现出更强的特征提取能力、更高的预测精度和更好的泛化性能。