TCN-Transformer+LSTM多变量回归预测（Matlab）添加气泡图、散点密度图

TCN-Transformer+LSTM多变量回归预测（Matlab）添加气泡图、散点密度图

预测效果

基本介绍

基本介绍
1.双路创新！TCN-Transformer+LSTM多变量回归预测（Matlab）；

2.运行环境为Matlab2023b及以上；

3.data为数据集，输入多个特征，输出单个变量，多变量回归预测，main.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹；

4.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE等多指标评价，含相关性气泡图、预测图、误差图、密度散点图。

TCN-Transformer+LSTM结构回归预测是一种将时间卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）、Transformer和长短期记忆网络（Long Short-Term Memory, LSTM）组合用于回归预测任务的模型架构。
TCN-Transformer分支：TCN使用因果卷积层堆叠构建，以捕捉时间序列中的局部特征和长期依赖关系。通过TCN处理后的时间序列信息输入Transformer，由位置编码和多头自注意力机制捕捉全局依赖关系。

LSTM分支：由LSTM单元堆叠而成，用于捕捉时间序列中的短期和长期动态变化。通过LSTM处理后的时间序列的时序信息。

程序设计

• 完整代码私信回复TCN-Transformer+LSTM多变量回归预测（Matlab）添加气泡图、散点密度图

%% 训练
tic
net0 = trainNetwork(trainingDatastore,lgraph,options0);
toc
%% 预测结果
t_sim1 =  predict(net0,trainingDatastore);                 % 预测
t_sim2 = predict(net0,testingDatastore);

%  数据反归一化
T_sim1 = mapminmax('reverse', t_sim1', ps_output);
T_sim2 = mapminmax('reverse', t_sim2', ps_output);

%% 模型检验
disp("----------训练集评价指标------------")
[train_MAE,train_MAPE,train_MSE,train_RMSE,train_R2]=calc_error(T_sim1,T_train);
disp("----------测试集评价指标------------")
[test_MAE,test_MAPE,test_MSE,test_RMSE,test_R2]=calc_error(T_test,T_sim2);
figure
plot(lgraph)

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128267322?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128234920?spm=1001.2014.3001.5501