目錄

1.算法運行效果圖預覽

2.算法運行軟件版本

3.部分核心程序

4.算法理論概述

5.算法完整程序工程

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1.算法運行效果圖預覽

(完整程序運行后無水印)

2.算法運行軟件版本

matlab2022a/matlab2024b

3.部分核心程序

（完整版代碼包含詳細中文注釋和操作步驟視頻）

..................................................................%設置網絡參數 
%卷積核
Nfilter = floor(X(1));%8;  
%卷積核大小
Sfilter = floor(X(2));%5;     
%丟失因子
drops   = X(3);%0.025;  
%殘差塊
Nblocks = floor(X(4));%4;       
%特征個數
Nfeats  = Dims;      %設置網絡參數 
lgraph=func_layers2(Dims,Dimso,X);%參數設置
options = trainingOptions("adam",...          'InitialLearnRate',X(5),...        'MaxEpochs',500,...               'miniBatchSize',2,...               'Plots','training-progress',...     'Verbose', false);                     %訓練
[net,INFO] = trainNetwork(Ptrain_reshape, Ttrain_reshape, lgraph, options);Rerr = INFO.TrainingRMSE;
Rlos = INFO.TrainingLoss;figure
subplot(211)
plot(Rerr)
xlabel('迭代次數')
ylabel('RMSE')
grid onsubplot(212)
plot(Rlos)
xlabel('迭代次數')
ylabel('LOSS')
grid on%仿真預測
tmps   = predict(net, Ptest_reshape ); 
T_pred = double(tmps{1, 1});
%反歸一化
T_pred =T_pred-mean(T_pred);
T_pred =T_pred/max(abs(T_pred));
%反歸一化
% T_pred = mapminmax('reverse', T_pred, vmax2);
ERR    = mean(abs(T_test-T_pred));
ERRfigure
plot(T_test, 'b','LineWidth', 1)
hold on
plot(T_pred, 'r','LineWidth', 1)
legend('真實值','預測值')
xlabel('預測樣本')
ylabel('預測結果')
grid onfigure
plotregression(T_test,T_pred,['回歸']);save R2.mat Rerr Rlos T_test T_pred ERR
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4.算法理論概述

? ? ? ? TCN主要由因果卷積層、擴張卷積和殘差連接構成。因果卷積保證了模型在時間序列上的因果關系，即當前時刻的輸出僅依賴于過去時刻的輸入，符合時間序列的特性。擴張卷積通過增加卷積核的間隔來擴大感受野，能以較少的層數捕捉到長距離的時間依賴關系。殘差連接則有助于緩解梯度消失問題，加快模型的收斂速度。

? ? ? GRU是循環神經網絡（RNN）的一種改進變體，通過門控機制來控制信息的流動，解決了 RNN中梯度消失的問題。BiGRU則是由前向GRU和后向GRU組成，能夠同時從正向和反向兩個方向對時間序列進行處理，從而更好地捕捉時間序列中的長期依賴關系和上下文信息。 ? ??

? ? ? ?注意力機制的核心思想是讓模型在處理時間序列時，能夠自動學習到不同時間步的重要程度，為不同的時間步分配不同的權重，從而突出關鍵時間步的特征信息，提高模型的預測精度。? ? ? ?

? ? ? ?在本系統中，根據個體所代表的超參數組合，構建相應的 TCN-BiGRU 注意力機制網絡模型。先搭建 TCN 層，確定因果卷積、擴張卷積和殘差連接的參數；再搭建 BiGRU 層，設置隱藏單元數量和層數等；最后添加注意力機制層，確定相關權重矩陣等參數。

5.算法完整程序工程

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