基于BiGRU-Multihead-Attention的单变量时序预测(单输入单输出)附Matlab代码

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🔥 内容介绍

在金融股价预测、环境污染物浓度监测、工业设备温度趋势预警等领域，单变量时序预测（单输入单输出）是实现精准决策的核心技术 —— 其核心是基于某一变量的历史时序数据（如过去 30 天的日气温、过去 60 分钟的设备电流），挖掘潜在时序规律并预测该变量未来的连续数值。传统单变量预测模型如 ARIMA、Prophet 虽能捕捉线性或周期性趋势，但难以处理复杂非线性时序依赖；单一 GRU 虽能缓解梯度消失问题，却因单向建模遗漏未来时序关联信息，且对长时序中关键时刻的信息聚焦不足。在此背景下，双向门控循环单元（BiGRU）与多头注意力机制（Multihead Attention）的融合模型应运而生 ——BiGRU 通过双向循环完整捕捉单变量的长短期时序依赖，Multihead Attention 从多维度聚焦对预测结果起决定性作用的关键时刻，二者协同实现 “时序全向挖掘 + 关键信息精准定位” 的单变量时序预测能力，为单输入单输出的时序预测难题提供了更优解决方案。本文将从模型原理、构建流程、实验验证到实际应用，全面解析该融合模型的技术细节与优势。

一、单变量时序预测（单输入单输出）的核心特性与技术挑战

单变量时序预测（单输入单输出）虽仅涉及一个变量，但该变量的历史数据中蕴含复杂的时序规律与动态特性，深入理解其核心特性与技术挑战，是掌握 BiGRU - Multihead Attention 模型设计逻辑的关键前提。

1.1 单变量时序预测的核心特性

单变量时序数据（如日降雨量、小时电力负荷）具有三大显著特性，直接决定模型的设计方向：

• 强时序依赖性：单变量的当前数值与历史多个时刻的数值存在紧密关联，且依赖关系具有长短期差异。例如，预测次日的日气温，不仅需参考过去 7 天的气温趋势（短期依赖），还需结合过去 3 个月的季节周期性规律（长期依赖）；若忽略某一维度的依赖，会导致预测结果出现系统性偏差。

• 非线性动态趋势：单变量时序数据常呈现非线性变化趋势，而非简单的线性增长或下降。例如，股票价格受市场情绪、政策调整等因素影响，可能在短期内出现骤升骤降的非线性波动；工业设备的振动数据在故障前期可能呈现缓慢非线性增长，故障爆发时则出现突变，传统线性模型难以捕捉这类复杂趋势。

• 关键时刻稀疏性：在长时序序列中，对未来预测结果起决定性作用的关键时刻（如极端高温、设备异常振动时刻）占比极低，大部分时刻的数据为常规波动信息。例如，预测月度降雨量时，月初的暴雨时刻（关键时刻）对全月降雨量预测的影响远大于中下旬的小雨时刻，若模型对所有时刻赋予相同权重，会被常规数据干扰，降低预测精度。

1.2 单变量时序预测的技术挑战

二、BiGRU 与 Multihead Attention 的核心原理及融合优势

BiGRU - Multihead Attention 模型的优势源于两大组件的互补特性：BiGRU 解决传统时序模型的 “双向依赖挖掘” 与 “长时序信息衰减” 难题，Multihead Attention 弥补关键时刻聚焦不足的缺陷。本节将分别解析二者核心原理，进而阐述融合逻辑。

2.1 BiGRU：单变量双向时序依赖的全向挖掘者

BiGRU 基于 GRU 的门控机制，通过 “正向 GRU + 反向 GRU” 的并行结构，实现对单变量时序数据双向依赖的全向挖掘，同时保留 GRU 简洁高效的特性，有效解决双向时序依赖与长时序信息衰减难题。

⛳️ 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

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