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

原创于 2025-12-01 11:29:26 发布 · 907 阅读

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#transformer #lstm #回归

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🔥 内容介绍

多元时间序列预测是众多领域中的关键任务，如金融、能源、交通等。近年来，深度学习模型在这一领域取得了显著进展。本文深入探讨了一种结合时间卷积网络（TCN）、Transformer和长短期记忆网络（LSTM）的新颖架构，旨在提升多元回归预测的准确性和鲁棒性。该模型利用TCN捕获时间序列中的局部模式，Transformer学习序列间的长期依赖关系，并辅以LSTM对序列信息的进一步整合。本文详细阐述了模型架构、关键技术和训练过程，并通过实验验证了其在多个公开数据集上的优越性能，并与其他主流方法进行了对比分析。实验结果表明，该方法在精度、稳定性和泛化能力方面均优于传统方法和单独使用TCN、Transformer或LSTM的模型。最后，本文总结了研究贡献，并展望了未来研究方向。

关键词: 时间序列预测；多元回归；时间卷积网络；Transformer；长短期记忆网络；深度学习

1. 引言

时间序列数据广泛存在于各个领域，对这些数据进行准确的预测具有重要的理论和应用价值。多元时间序列数据，即包含多个相互关联的时间序列，其预测难度更大，因为需要考虑不同变量之间的相互影响和时间依赖性。传统的统计模型，如ARIMA和VAR等，在处理非线性关系和长序列依赖时表现不足，因此，近年来深度学习方法逐渐成为研究热点。

卷积神经网络（CNN）及其变体，如时间卷积网络（TCN），因其并行计算能力和局部模式识别能力而被广泛用于时间序列建模。然而，CNN的感受野有限，难以捕获长期的依赖关系。循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），能够处理时间序列中的长期依赖，但在训练长序列时可能存在梯度消失或爆炸的问题。近年来，Transformer模型凭借其强大的自注意力机制和并行计算能力，在自然语言处理领域取得了巨大成功。Transformer的自注意力机制能够有效地捕捉序列中的长程依赖，并且避免了RNN的顺序计算限制。

为了克服单一模型的局限性，并充分利用各自的优势，研究者们提出了多种混合模型。例如，将CNN与LSTM结合可以兼顾局部模式和长程依赖，而将Transformer与RNN结合则可以充分利用Transformer的全局建模能力和RNN的局部信息处理能力。本文在此基础上提出了一种结合TCN、Transformer和LSTM的创新架构，旨在进一步提升多元回归预测的性能。

2. 相关工作

本节将简要回顾时间序列预测领域中一些相关的研究工作，主要包括以下几个方面：

基于统计模型的时间序列预测: 传统的统计模型，如ARIMA、VAR和GARCH等，基于线性假设，在处理线性时间序列数据时表现良好。但面对非线性关系和高维数据时，其性能往往受到限制。此外，这些模型需要较强的领域知识，参数调整较为繁琐。
基于循环神经网络的时间序列预测: LSTM和GRU等RNN模型能够捕获时间序列中的长期依赖，但训练长序列时存在梯度消失或爆炸的问题，并且难以并行计算。此外，RNN模型对输入序列的长度较为敏感。
基于卷积神经网络的时间序列预测: CNN及其变体（如TCN）通过卷积操作提取局部特征，具有并行计算的优势。TCN通过空洞卷积扩展感受野，能够捕获更长的时间依赖，但其全局建模能力不如Transformer。
基于Transformer的时间序列预测: Transformer模型通过自注意力机制捕获序列中的长程依赖，具有并行计算能力，并能够有效地处理长序列。但Transformer模型对局部模式的识别能力较弱，并且计算复杂度较高。
混合模型的研究: 为了结合不同模型的优势，研究者们提出了多种混合模型，如CNN-LSTM、Transformer-RNN等。这些模型旨在利用不同模型的互补优势，提高预测性能。然而，大多数混合模型仍然存在一些局限性，例如，未能充分利用TCN的局部特征提取能力，或者未能有效地整合Transformer的全局信息和LSTM的局部信息处理能力。

3. 模型架构

本节详细介绍本文提出的基于TCN-Transformer+LSTM的多元回归预测模型架构。该模型主要由三个模块组成：

时间卷积网络（TCN）模块: 该模块负责提取时间序列数据中的局部特征。TCN采用空洞卷积（dilated convolution）来扩展感受野，以便捕获不同尺度的时间模式。每个TCN块包括卷积层、ReLU激活函数和Dropout层，通过堆叠多个TCN块，可以获得更深层次的特征表示。
Transformer模块: 该模块负责学习时间序列之间的长期依赖关系。Transformer模块包括多头自注意力层（multi-head self-attention）、前馈神经网络（feed-forward network）和层归一化层（layer normalization）。多头自注意力机制能够并行地计算序列中所有位置之间的相关性，从而有效地捕获长程依赖。
长短期记忆网络（LSTM）模块: 该模块负责进一步整合TCN和Transformer模块提取的信息，并输出最终的预测结果。LSTM网络通过门控机制控制信息的流动，能够更好地处理时间序列中的长期依赖，并避免梯度消失或爆炸的问题。

具体流程如下:

输入: 将多元时间序列数据作为模型的输入。
TCN模块: 输入数据经过TCN模块的处理，提取局部时间特征。
Transformer模块: 将TCN模块的输出输入到Transformer模块，学习序列之间的长程依赖关系。
LSTM模块: 将Transformer模块的输出输入到LSTM模块，进行信息整合，并输出最终的预测结果。
输出: 最终输出为多元时间序列的预测值。

4. 模型训练

模型的训练过程包括以下步骤：

数据预处理: 对原始数据进行预处理，包括数据清洗、归一化或标准化等操作，以提高模型的训练效率和预测性能。
数据划分: 将数据集划分为训练集、验证集和测试集。
模型参数初始化: 使用适当的方法初始化模型的参数。
损失函数: 使用均方误差（MSE）或平均绝对误差（MAE）作为损失函数。
优化算法: 使用Adam或其他优化算法进行模型训练。
超参数调整: 使用验证集调整模型的超参数，如学习率、批大小、TCN层数、Transformer层数、LSTM层数、隐藏层大小等。
模型评估: 在测试集上评估模型的性能。

5. 实验与结果

本节将详细介绍实验的设置、结果以及分析。

数据集: 我们在多个公开的多元时间序列数据集上验证了所提出方法的有效性，这些数据集涵盖了不同的领域，如交通流量、能源消耗和金融市场等。
对比模型: 我们将所提出的模型与以下几种主流方法进行了对比：
- ARIMA (AutoRegressive Integrated Moving Average)
- VAR (Vector AutoRegression)
- LSTM (Long Short-Term Memory)
- TCN (Temporal Convolutional Network)
- Transformer
- CNN-LSTM
- Transformer-LSTM
评价指标: 我们使用均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）作为评价指标。