基于BiTCN-LSTM混合神经网络的时间序列预测MATLAB程序

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🔥 内容介绍

一、技术背景：为何需要 BiTCN-LSTM 混合模型？

时间序列预测是从历史时序数据中挖掘规律、推断未来趋势的关键技术，广泛应用于能源调度、金融风控、交通管理等领域。但实际场景中，时序数据往往兼具长周期依赖（如电力负荷的季节性波动）与局部精细特征（如突发事故导致的短期流量突变），传统模型存在明显局限：

• 统计模型（ARIMA、指数平滑）：仅能拟合线性关系，无法处理非线性时序规律；

• 单一 LSTM：虽能建模长时序依赖，但对局部短期特征的捕捉能力薄弱，易忽略关键波动信息；

• 单一 TCN：擅长提取局部多尺度特征，却在长序列全局关联建模上存在短板。

BiTCN-LSTM 混合模型通过 “双向时序卷积（BiTCN）提取局部特征 + 长短期记忆网络（LSTM）建模全局依赖” 的协同架构，实现 “局部精准捕捉 + 全局深度挖掘” 的双重目标，成为解决复杂时序预测问题的优选方案。

二、核心原理：BiTCN 与 LSTM 的技术特性

2.1 LSTM：长时序依赖的 “建模核心”

LSTM（长短期记忆网络）通过门控机制解决传统 RNN 的梯度消失问题，核心结构包括：

• 遗忘门：筛选历史信息（如过滤上周非高峰时段的电力负荷数据）；

• 输入门：保留当前关键特征（如当日气温、工作日属性对负荷的影响）；

• 细胞状态：存储长时序关联信息，实现跨时间步的依赖传递；

• 输出门：控制当前信息的输出强度，生成时序特征表示。

优势：可有效捕捉跨数十甚至数百个时间步的全局依赖（如年度电力负荷的季节性趋势）；

局限：对局部短期特征（如 1 小时内的负荷突变）敏感度低，参数更新效率随序列长度增加而下降。

2.2 BiTCN：局部特征的 “提取利器”

BiTCN（双向时序卷积网络）是在 TCN 基础上扩展的双向结构，核心技术包括：

• 因果卷积：确保预测时不使用 “未来数据”（符合时序逻辑），仅基于历史信息建模；

• 空洞卷积：通过在卷积核中引入 “空洞”（如空洞率 = 2 时，卷积核间隔 1 个像素采样），在不增加参数量的前提下扩大感受野，快速捕捉多尺度局部特征（如 12 小时、24 小时的负荷波动规律）；

• 残差连接：通过 “输入 + 卷积输出” 的残差路径，解决深层网络梯度消失问题，提升训练稳定性；

• 双向设计：融合 “过去→当前”（正向 TCN）与 “未来→当前”（反向 TCN）的特征，更全面提取局部上下文信息（注：反向 TCN 仅使用训练数据中的后续时间步，非预测目标数据）。

优势：局部特征提取精度高，对短期突变、多尺度波动的捕捉能力远超 LSTM；

局限：难以建模超长时间步（如超过 100 个时间步）的全局依赖关系。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

classdef FlipLayer < nnet.layer.Layer

%%  数据翻转

    methods

        function layer = FlipLayer(name)

            layer.Name = name;

        end

        function Y = predict(~, X)

                 Y = flip(X, 3);

        end

    end

end

%

🔗 参考文献

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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

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2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

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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

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