基于TCN- BILSTM时间序列预测Python程序

黑科技小土豆

已于 2023-12-14 12:12:44 修改

阅读量1.9k

点赞数 1

分类专栏：深度学习文章标签：深度学习人工智能机器学习

于 2023-02-21 00:14:54 首次发布

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/qq_41728700/article/details/129134413

版权

深度学习专栏收录该内容

35 篇文章

订阅专栏

文章提供了一个基于TCN-BILSTM的Python程序，用于时间序列预测。该模型结合了TCN的深度学习结构和BILSTM的双向处理能力，适用于单变量和多变量输入，支持单步和多步预测。代码包括数据读取、训练集验证集划分、模型训练和多种评估指标。此外，还讨论了模型的优点，如处理多维输入和解决训练难题的能力。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

基于TCN- BILSTM时间序列预测Python程序

特色：1、单变量，多变量输入，自由切换
          2、单步预测，多步预测，自动切换
           3、基于Pytorch架构
          4、多个评估指标（MAE,MSE,R2,MAPE等）
           5、数据从excel文件中读取，更换简单

6、标准框架，数据分为训练集、验证集，测试集

全部完整的代码，保证可以运行的代码看这里。

http://t.csdnimg.cn/El450

！！！如果第一个链接打不开，请点击个人首页，查看我的个人介绍。

（搜索到的产品后，点头像，就能看到全部代码）

黑科技小土豆的博客_优快云博客-深度学习,32单片机领域博主

1、背景简介：基于TCN-BILSTM模型相当于将TCN（Temporal Convolutional Networks）和BILSTM（Bidirectional Long-Short Term Memory）这两种不同的结构进行了结合，这种结合可以兼顾到两种结构的优点，进而提高时间序列预测的准确性。TCN结构是一种类似CNN卷积神经网络的结构，但其中的卷积层是可重用的模块，并且可以使用残差网络技术解决训练困难的问题。BILSTM是一种RNN（Recurrent Neural Network）结构，可以实现前向和反向计算，有效地处理了时间序列数据中的滞后问题。

2、优点总结：

TCN-BILSTM模型可以较好地处理多维输入问题，进而能够更好地解决相关的时间序列预测任务；
这种模型采用了BILSTM结构，可以处理时间序列的双向依赖性问题；
同时，这种模型还采用了TCN结构，在模型深度和广度方面都有很大的提升，可以提高预测的精度；
在模型训练过程中，残差网络技术被应用于模型的设计，有效地解决了训练困难的问题。

train_ratio = 0.7  # 训练集比例
val_ratio = 0.15  # 验证集比例
test_ratio = 0.15  # 测试集比例
input_length = 48  # 输入数据长度，多步预测建议长，单步预测建议短
output_length = 1  # 输出数据长度，1为单步预测，1以上为多步预测 请注意，随着输出长度的增长，模型训练时间呈指数级增长
learning_rate = 0.1  # 学习率
estimators = 100  # 迭代次数
max_depth = 5  # 树模型的最大深度
interval_length = 2000  # 预测数据长度，最长不可以超过总数据条数
scalar = True  # 是否使用归一化
scalar_contain_labels = True  # 归一化过程是否包含目标值的历史数据
target_value = 'load'  # 需要预测的列名，可以在excel中查看