基于GA遗传优化TCN-LSTM时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真 ...

目录
1.算法运行效果图预览
2.算法运行软件版本
3.部门焦点步伐
4.算法理论概述
5.算法完备步伐工程

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1.算法运行效果图预览

(完备步伐运行后无水印)

其整体性能优于基于GA遗传优化TCN时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真-CSDN博客
2.算法运行软件版本

matlab2022a
3.部门焦点步伐

（完备版代码包罗详细中文解释和操作步骤视频）

1. ...........................................................................
2. while gen < MAXGEN
3.       gen
4.       Pe0 = 0.999;
5.       pe1 = 0.001;
7.       FitnV=ranking(Objv);   
8.       Selch=select('sus',Chrom,FitnV);   
9.       Selch=recombin('xovsp', Selch,Pe0);   
10.       Selch=mut( Selch,pe1);   
11.       phen1=bs2rv(Selch,FieldD);   
13.       for a=1:1:NIND  
14.           X           = phen1(a,:);
15.           %计算对应的目标值
16.           [epls]      = func_obj(X);
17.           E           = epls;
18.           JJ(a,1)     = E;
19.       end
20.       
21.       Objvsel=(JJ);   
22.       [Chrom,Objv]=reins(Chrom,Selch,1,1,Objv,Objvsel);   
23.       gen=gen+1;
26.       Error2(gen) = mean(JJ);
27. end
28. figure
29. plot(Error2,'linewidth',2);
30. grid on
31. xlabel('迭代次数');
32. ylabel('遗传算法优化过程');
33. legend('Average fitness');
36. [V,I] = min(JJ);
37. X     = phen1(I,:);
41. %设置网络参数
42. %卷积核
43. Nfilter = floor(X(1));%8;  
44. %卷积核大小
45. Sfilter = floor(X(2));%5;     
46. %丢失因子
47. drops   = X(3);%0.025;  
48. %残差块
49. Nblocks = floor(X(4));%4;      
50. %特征个数
51. Nfeats  = Dims;      
53. %训练
54. [net,INFO] = trainNetwork(Ptrain_reshape, Ttrain_reshape, lgraph, options);
56. Rerr = INFO.TrainingRMSE;
57. Rlos = INFO.TrainingLoss;
60. figure
61. subplot(211)
62. plot(Rerr)
63. xlabel('迭代次数')
64. ylabel('RMSE')
65. grid on
66.    
67. subplot(212)
68. plot(Rlos)
69. xlabel('迭代次数')
70. ylabel('LOSS')
71. grid on
75. %仿真预测
76. tmps   = predict(net, Ptest_reshape );
77. T_pred = double(tmps{1, 1});
78. %反归一化
79. T_pred = mapminmax('reverse', T_pred, vmax2);
80. ERR    = mean(abs(T_test-T_pred));
81. ERR
83. figure
84. plot(T_test, 'b','LineWidth', 1)
85. hold on
86. plot(T_pred, 'r','LineWidth', 1)
87. legend('真实值','预测值')
88. xlabel('预测样本')
89. ylabel('预测结果')
90. grid on
92. figure
93. plotregression(T_test,T_pred,['回归']);
95. save R2.mat Rerr Rlos T_test T_pred ERR Error2
96. 198

复制代码

4.算法理论概述

        时间序列预测在浩繁领域如金融、气象、工业生产等有着广泛的应用。准确预测时间序列的未来趋势对于决策制定、资源分配、风险评估等方面具有重要意义。传统的时间序列预测方法如 ARIMA 等在处置惩罚复杂的非线性时间序列时存在肯定的范围性。随着深度学习技能的发展，时间卷积神经网络（TCN）因其可以或许主动学习时间序列中的复杂模式和特性，在时间序列预测中表现出良好的性能。然而，TCN 的性能高度依靠于其超参数的设置，如卷积核大小、层数、扩张率等。遗传算法（GA）作为一种强大的全局优化算法，可以或许在复杂的搜刮空间中找到接近最优的解，将其应用于 TCN 的超参数优化，可以进一步提高 TCN 的预测性能，从而实现更准确、可靠的时间序列预测。
      TCN 主要由一系列的因果卷积层（Causal Convolution Layer）和残差毗连（Residual Connection）构成。
因果卷积

残差毗连

       LSTM 是一种特殊的循环神经网络，它通过引入门控机制来控制信息的活动，从而可以或许有用捕捉时间序列中的长距离依靠关系 。LSTM 的焦点是记忆单元，它可以存储和更新时间序列中的信息。
适应度函数
      适应度函数用于评估每个染色体（即一组 TCN 超参数设置）的优劣。在时间序列预测任务中，通常以预测误差作为适应度函数的基础。例如，可以利用均方误差（MSE）作为适应度函数的一部门：

        对于种群中的每一个染色体（即一组超参数设置），构建相应的 TCN-LSTM 模型，并利用训练集数据对其举行训练。训练过程中采用合适的丧失函数（如前面提到的基于预测误差的函数）和优化算法（如 Adam 等）来调解 TCN-LSTM 的权重参数。训练完成后，利用测试集数据对 TCN-LSTM 模型举行评估，盘算其适应度值（如基于预测误差的适应度函数）。       
       经过多次迭代后，选择适应度值最高的染色体所对应的 TCN-LSTM 超参数设置，利用这些超参数构建最终的 TCN-LSTM 模型，并利用全部的训练数据对其举行重新训练，得到优化后的 TCN-LSTM 时间序列预测模型。
5.算法完备步伐工程

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