基于self-attention的TCN-LSTM时间序列预测Python程序

基于self-attention的TCN-LSTM时间序列预测Python程序

 

特色：1、单变量，多变量输入，自由切换 

           2、单步预测，多步预测，自动切换

           3、基于Pytorch架构

           4、多个评估指标（MAE,MSE,R2,MAPE等）

           5、数据从excel文件中读取，更换简单

           6、标准框架，数据分为训练集、验证集，测试集

 

全部完整的代码，保证可以运行的代码看这里。

http://t.csdnimg.cn/El450

 

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（搜索到的产品后，点头像，就能看到全部代码）

黑科技小土豆的博客_CSDN博客-深度学习,32单片机领域博主

 

 

1、背景简介： 本模型是基于TCN和LSTM结构，加上了self-attention机制来进行时间序列的预测。TCN是一个类似于卷积神经网络的结构，但是它的卷积层是一种可重用的模块，这可以使得模型的深度和广度都大大增加。LSTM是一种递归神经网络，可以处理时间序列中的长期依赖问题。self-attention机制则是将网络的注意力放在了输入数据的不同部分上，使得模型能够关注到最为重要的特征。

2、优点总结：

• 由于采取了TCN结构，可以处理多维输入，而且不受长度限制，适应性较强；
• 引入了self-attention机制，可以使得模型更好地关注到输入序列中最为重要的部分，从而提高了模型的准确性。

 

 

 

train_ratio = 0.7  # 训练集比例
val_ratio = 0.15  # 验证集比例
test_ratio = 0.15  # 测试集比例
input_length = 48  # 输入数据长度，多步预测建议长，单步预测建议短
output_length = 1  # 输出数据长度，1为单步预测，1以上为多步预测 请注意，随着输出长度的增长，模型训练时间呈指数级增长
learning_rate = 0.1  # 学习率
estimators = 100  # 迭代次数
max_depth = 5  # 树模型的最大深度
interval_length = 2000  # 预测数据长度，最长不可以超过总数据条数
scalar = True  # 是否使用归一化
scalar_contain_labels = True  # 归一化过程是否包含目标值的历史数据
target_value = 'load'  # 需要预测的列名，可以在excel中查看