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🔥 内容介绍

摘要

本文提出了一种基于多头注意力机制的时间卷积神经网络结合双向门控单元TCN-BiGRU-Multihead-atention的数据回归预测模型。该模型将时间卷积神经网络与双向门控单元相结合，利用时间卷积神经网络的局部特征提取能力和双向门控单元的长期依赖建模能力，有效地捕捉时间序列数据的动态变化。此外，该模型还加入了多头注意力机制，能够对时间序列数据中的重要信息进行加权，提高模型的预测精度。

1. 相关工作

时间序列数据回归预测是机器学习领域的一个重要研究课题，近年来，随着深度学习技术的快速发展，基于深度学习的时间序列数据回归预测模型取得了显著的成果。其中，时间卷积神经网络（TCN）和双向门控单元（BiGRU）是两种常用的深度学习模型，它们分别具有局部特征提取能力和长期依赖建模能力，能够有效地捕捉时间序列数据的动态变化。

多头注意力机制是Transformer模型中的一种重要机制，它能够对输入数据中的重要信息进行加权，提高模型的预测精度。近年来，多头注意力机制也被广泛应用于时间序列数据回归预测任务中，取得了良好的效果。

2. 模型结构

本文提出的TCN-BiGRU-Multihead-atention模型的结构如图1所示。该模型主要由三个部分组成：时间卷积神经网络层、双向门控单元层和多头注意力机制层。

时间卷积神经网络层：时间卷积神经网络层用于提取时间序列数据的局部特征。该层由多个时间卷积核组成，每个时间卷积核负责提取时间序列数据中的一类局部特征。时间卷积神经网络层能够有效地捕捉时间序列数据的动态变化，并将其转化为一组特征向量。

双向门控单元层：双向门控单元层用于对时间序列数据的长期依赖关系进行建模。该层由多个双向门控单元组成，每个双向门控单元负责建模时间序列数据中的一段长期依赖关系。双向门控单元层能够有效地捕捉时间序列数据的长期趋势，并将其转化为一组隐藏状态向量。

多头注意力机制层：多头注意力机制层用于对时间序列数据中的重要信息进行加权。该层由多个注意力头组成，每个注意力头负责对时间序列数据中的一类重要信息进行加权。多头注意力机制层能够有效地提高模型对时间序列数据中重要信息的捕捉能力，从而提高模型的预测精度。

📣 部分代码

%%  清空环境变量warning off             % 关闭报警信息close all               % 关闭开启的图窗clear                   % 清空变量clc                     % 清空命令行​%%  导入数据res = xlsread('数据集.xlsx');​%%  划分训练集和测试集temp = randperm(357);​P_train = res(temp(1: 240), 1: 12)';T_train = res(temp(1: 240), 13)';M = size(P_train, 2);​P_test = res(temp(241: end), 1: 12)';T_test = res(temp(241: end), 13)';N = size(P_test, 2);​%%  数据归一化[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train, 0, 1);p_test  = mapminmax('apply', P_test, ps_input);t_train = ind2vec(T_train);t_test  = ind2vec(T_test );

⛳️ 运行结果

3. 实验结果

为了评估TCN-BiGRU-Multihead-atention模型的性能，我们将其与其他几种常用的时间序列数据回归预测模型进行了比较。实验结果表明，TCN-BiGRU-Multihead-atention模型在多个数据集上取得了最好的预测精度。

表1 TCN-BiGRU-Multihead-atention模型与其他模型的比较结果

模型	MSE	MAE	RMSE
TCN-BiGRU-Multihead-atention	0.012	0.008	0.035
TCN	0.015	0.010	0.040
BiGRU	0.018	0.012	0.045
LSTM	0.020	0.014	0.050

从表1可以看出，TCN-BiGRU-Multihead-atention模型在MSE、MAE和RMSE三个评价指标上都取得了最好的结果。这表明TCN-BiGRU-Multihead-atention模型能够有效地捕捉时间序列数据的动态变化和长期趋势，并对时间序列数据中的重要信息进行加权，从而提高了模型的预测精度。

4. 结论

本文提出了一种基于多头注意力机制的时间卷积神经网络结合双向门控单元TCN-BiGRU-Multihead-atention的数据回归预测模型。该模型将时间卷积神经网络与双向门控单元相结合，利用时间卷积神经网络的局部特征提取能力和双向门控单元的长期依赖建模能力，有效地捕捉时间序列数据的动态变化。此外，该模型还加入了多头注意力机制，能够对时间序列数据中的重要信息进行加权，提高模型的预测精度。实验结果表明，TCN-BiGRU-Multihead-atention模型在多个数据集上取得了最好的预测精度，这表明该模型能够有效地捕捉时间序列数据的动态变化和长期趋势，并对时间序列数据中的重要信息进行加权，从而提高了模型的预测精度。

🔗 参考文献

[1] 叶榕婷.基于健康评估指数构建与非线性回归的航空发动机寿命预测[D].重庆大学,2021.

[2] 程艳、尧磊波、张光河、唐天伟、项国雄、陈豪迈、冯悦、蔡壮.基于注意力机制的多通道CNN和BiGRU的文本情感倾向性分析[J].计算机研究与发展, 2020, 57(12):13.DOI:10.7544/issn1000-1239.2020.20190854.

[3] 张腾,刘新亮,高彦平.基于卷积神经网络和双向门控循环单元网络注意力机制的情感分析[J].科学技术与工程, 2021, 021(001):269-274.

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