基于TCN-BiLSTM-Attention的序列数据预测（功率预测、故障诊断）模型及代码详解

最新推荐文章于 2025-04-25 09:44:29 发布
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TCN-BiLSTM-Attention结构

在TCN-BiLSTM-Attention结构中，各层之间的协同工作构成了一个强大的时间序列预测模型。这种组合不仅充分利用了每种模型的优势，还通过精心设计的连接方式最大化了模型的性能。

TCN-BiLSTM-Attention结构的主要组成部分包括：

  1. 时间卷积网络(TCN)

    • 功能：提取时间序列中的局部特征

    • 输入：原始时间序列数据

    • 输出：包含局部特征的特征向量

    • 优势：能够有效捕捉时间序列中的周期性和趋势

  2. 双向长短期记忆网络(BiLSTM)

    • 功能：处理TCN输出的特征向量，捕捉长期依赖关系

    • 输入：TCN输出的特征向量

    • 输出：包含长期依赖信息的特征表示

    • 优势：通过正向和反向传播，能够同时捕捉时间序列中的正向和反向信息

  3. 注意力机制(Attention)

    • 功能：对B

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包括数据加载、归一化处理等。将原始时间序列分解为多个振动模态成分。使用VMD得到的每个模态成分作为输入，构建TCN模型进行训练，以学习每个模态的时间特征。将TCN的输出作为BiLSTM的输入序列，训练BiLSTM网络以进一步捕捉长期依赖关系。在BiLSTM模型中引入Attention机制，提升模型对输入序列中重要部分的关注度。使用训练好的模型对未来时间序列进行预测，评估预测效果的准确性和稳定性。Matlab版本要求：2023a以上。
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