基于WOA鲸鱼优化的TCN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.部分核心程序
4.算法理论概述
5.算法完整程序工程
1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)
2.算法运行软件版本
matlab2022a/matlab2024b
3.部分核心程序
（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）
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X = woa_idx;
%设置网络参数
%卷积核
Nfilter = floor(X(1));%8;
%卷积核大小
Sfilter = floor(X(2));%5;
%丢失因子
drops = X(3);%0.025;
%残差块
Nblocks = floor(X(4));%4;
%特征个数
Nfeats = Dims;
%设置网络参数
lgraph=func_layers2(Dims,Dimso,X);
%参数设置
options = trainingOptions("adam",...
'InitialLearnRate',X(5),...
'MaxEpochs',500,...
'miniBatchSize',2,...
'Plots','training-progress',...
'Verbose', false);
%训练
[net,INFO] = trainNetwork(Ptrain_reshape, Ttrain_reshape, lgraph, options);
Rerr = INFO.TrainingRMSE;
Rlos = INFO.TrainingLoss;
figure
subplot(211)
plot(Rerr)
xlabel('迭代次数')
ylabel('RMSE')
grid on
subplot(212)
plot(Rlos)
xlabel('迭代次数')
ylabel('LOSS')
grid on
%仿真预测
tmps = predict(net, Ptest_reshape );
T_pred = double(tmps{1, 1});
%反归一化
T_pred = mapminmax('reverse', T_pred, vmax2);
ERR = mean(abs(T_test-T_pred));
ERR
figure
plot(T_test, 'b','LineWidth', 1)
hold on
plot(T_pred, 'r','LineWidth', 1)
legend('真实值','预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
grid on
figure
plotregression(T_test,T_pred,['回归']);
save R2.mat Rerr Rlos T_test T_pred ERR
2034.算法理论概述
TCN 是一种专门为处理时间序列数据设计的卷积神经网络。它以卷积层为核心组件，通过扩张卷积（Dilated Convolution）来增加感受野，从而捕捉时间序列中的长距离依赖关系。与传统的循环神经网络（如 RNN、LSTM）不同，TCN 的卷积操作可以并行计算，大大提高了训练效率。在 TCN 中，输入的时间序列数据依次经过多个卷积层、批归一化层（Batch Normalization）和激活函数层（如 ReLU）进行特征提取和转换。这些层的组合能够自动学习时间序列中的复杂模式和趋势。
经过多层卷积和处理后，TCN 的输出层将生成预测结果。对于时间序列预测任务，输出层的维度通常与预测的时间步长相对应。
因果卷积
残差连接
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，可以使用均方误差（MSE）作为适应度函数的一部分：
算法流程
WOA即Whale Optimization Algorithm（鲸鱼优化算法），是一种受自然界鲸鱼捕食行为启发的生物启发式优化算法，由Eslam Mohamed于2016年提出，常用于解决各种连续优化问题，包括函数优化、机器学习参数调整、工程设计等领域中的复杂优化任务。
1.数据预处理：对时间序列数据进行归一化处理，使其取值范围在([0,1])之间。
2.初始化种群：随机生成一组种群，每个个体代表一组网络参数。
3.计算适应度值：对于每个个体，将其对应的网络参数代入TCN网络中，对训练数据进行预测，并计算预测结果与真实值之间的误差，作为该个体的适应度值。
4.更新个体信息。
5.重复步骤 3 和 4，直到满足停止条件（如达到最大迭代次数或适应度值小于某个阈值）。
6.输出最优网络参数：将全局最优位置对应的网络参数作为最优网络参数，代入TCN网络中，对测试数据进行预测，得到最终的预测结果。
5.算法完整程序工程
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