已有研究表明,基于TCN-LSTM的负荷预测模型在多个数据集上均表现出了优异的性能。例如,在某地区电力负荷预测任务中,TCN-LSTM模型相比传统预测方法和单一深度学习模型在预测精度上有显著提升。此外,TCN-LSTM模型还具有较好的泛化能力和稳定性,能够在不同场景下保持较好的预测性能。
单站点多变量单步预测问题---基于TCN-LSTM实现多变量时间序列预测股票价格。 注:TCN+LSTM是一种将卷积神经网络(CNN)和LSTM结合起来的模型。时间序列卷积(Temporal Convolutional Network, TCN)通过一系列卷积层处理数据,每个层都能捕捉到不同时间范围内的模式。LSTM作为多元预测机制和单元预测机制的优点是可以处理序列数...
本文提出了一种基于时间卷积网络(TCN)和长短期记忆神经网络(LSTM)相结合的TCN-LSTM模型,用于瓦斯浓度多输入单输出预测。该模型充分利用了TCN在提取时间序列特征方面的优势,并结合了LSTM对长期依赖关系的建模能力,提高了预测精度。 1. 问题描述 瓦斯浓度预测的目标是根据历史瓦斯浓度数据和其他相关因素(如风速、风压、采...
基于PSO粒子群优化TCN-LSTM时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真 简简单单做算法 210 0 绝对是2025年最全的时间序列预测教程!Time-LLM、Informer时间序列、AIRMA模型、LSTM股票预测、pandas生成时间序列五大任务统统搞定! 人工智能-研究院 2419 24 2025最火的两个模型:Informer+LSTM两大时间序列预测模型,论文精...
1.【Matlab实现TCN-LSTM时间卷积长短期记忆神经网络多变量时间序列预测; 2.运行环境为Matlab2023a及以上; 3.data为数据集,输入多个特征,输出单个变量,考虑历史特征的影响,多变量时间序列预测,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、MBE等多指标评价。
1.Matlab实现TCN-LSTM时间卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多变量回归预测; 2.运行环境为Matlab2021b; 3.输入多个特征,输出单个变量,多变量回归预测; 4.data为数据集,excel数据,前7列输入,最后1列输出,MainTCN_LSTMNN.m为主程序,运行即可,所有文件放在一个文件夹; ...
基于TCN-LSTM的锂电池寿命预测.pdf,摘要摘要 锂电池在电子产品、电动汽车等储能系统具有广泛的应用。然而,锂电池在 使用的过程中,其性能会不断发生退化,锂电池的意外失效可能会造成安全隐患, 间接导致以锂电池为储能器件的系统发生故障。锂电池退化是复杂的非线性系
本文旨在介绍如何在Matlab环境中利用TCN-LSTM（时间卷积长短期记忆神经网络）进行多变量时间序列的预测。支持Matlab2023a及以上版本运行，它适用于处理包含多个输入特征，但目标变量为单个的情况。预测过程中，着重考虑了历史数据对结果的影响，整个预测流程通过主程序main.m来驱动，所有相关文件需组织在同一个...
2.1 定义CNN-LSTM网络模型 2.2 设置参数,训练模型 50个epoch,MSE 极小,CNN-LSTM回归预测模型预测效果显著,模型能够充分提取数据特征,收敛速度快,性能优越,预测精度高,适当调整模型参数,还可以进一步提高模型预测表现。 注意调整参数: 可以适当增加CNN层数和每层通道数,微调学习率; ...
本文是作者的原创第298篇，聚焦于Python时序预测领域，通过结合TCN（时间序列卷积网络）和LSTM（长短期记忆网络）模型，解决单站点多变量时间序列预测问题，以股票价格预测为例进行深入探讨。实现过程分为几个步骤：首先，从数据集中读取数据，包括5203条记录，通过8:2的比例划分为训练集（4162条）和测试集（...