【代码分享】基于TCN-Attention（时间卷积网络融合注意力机制）的多变量回归预测_tcna自注意力

程序名称：基于TCN-Attention（时间卷积网络融合注意力机制）的多变量回归预测

实现平台：matlab

代码简介：TCN-Attention是一种应用于时间序列数据的深度学习架构，它结合了Temporal Convolutional Network（TCN）和自注意力机制。TCN是一种基于卷积神经网络的架构，通过堆叠卷积层实现了有效地捕获时间序列中的长期依赖关系；而自注意力机制则可以根据输入序列中各个时间步之间的相似度动态地调整其权重。

TCN-Attention的实现流程如下：

1. 输入层：将时间序列数据输入到网络中。

2. TCN层：堆叠多个卷积层来提取输入序列中的特征，这些卷积层中的每一个都使用相同的卷积核大小和步幅，以便于学习特定于时间的模式。在最终一层卷积层之后，还可以添加一个非线性激活函数，如ReLU或tanh。

3. 自注意力层：在时间序列数据中，不同时间步之间的相关性可能存在差异。因此，通过将每个时间步的表示与所有时间步的表示进行比较来动态地计算每个时间步的权重。这个过程与注意力机制类似，可以使用softmax函数来对所有时间步的权重进行归一化。这个归一化的结果就可以作为最终输出。

4. 全局池化层：将每个时间步的表示按照一定的方式聚合起来，得到一个全局的表示。

5. 最终输出层：将全局池化层的输出输入到最终权重矩阵中计算，得到最终的预测结果。

总之，TCN-Attention是一种在处理时间序列数据时效果很好的深度学习架构，它利用了TCN和自注意力机制的优势，可以有效地捕捉时间序列中的长程依赖和重要特征。

TCN-Attention结合了TCN的局部特征捕获和自注意力机制的全局特征捕获，以提高时间序列建模的性能。这种结构允许网络在学习时既关注局部模式又能够有效地捕获时间序列数据中的长期依赖和全局模式。TCN-Attention的结构可以根据特定任务和数据集进行调整和优化，以获得最佳性能。

代码注释详细，可拓展能力强，具有一定创新性！注意此代码需要matlab2023以上版本才能运行！

代码获取方式：

 

 关注公X众X号：New Power System预测和优化理论

分享新型电力系统预测和优化领域的理论研究成果，包括优秀论文、工程应用、仿真代码等

电力系统预测和优化方向研究生必备matlab-yalmip代码！祝您快速入门，早日发paper！【不断更新】

链接：百度网盘 请输入提取码

提取码：a701

数据分析与预测高质量matlab代码【不断更新】

链接：百度网盘 请输入提取码

提取码：qhyt

各种最新智能优化算法及应用【不断更新】

链接：百度网盘 请输入提取码

提取码：ydv0

专题推荐：论文推荐，代码分享（点击即可跳转）

参考文献：《基于VMD-TCN-Attention的锂电池寿命预测》《基于TCN-Attention神经网络的短期负荷预测》《基于XGBoost和TCN-Attention的棉花价格多影响因素选择及预测》《基于相似日匹配及TCN-Attention的短期光伏出力预测》《基于MIC-TCN-Attention的抽水蓄能机组发电电动机定子温度预警方法研究》《基于TCN-Attention模型的多变量黄河径流量预测》