基于TCN-Attention的Matlab回归预测模型：时间卷积网络与自注意力机制的结合应用

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简介：
本研究提出了一种创新的Matlab回归预测模型，融合了时间卷积网络(TCN)和自注意力机制，以提高序列数据预测的准确性和效率。基于TCN-Attention的Matlab数据回归预测模型：时间卷积网络与自注意力机制的融合应用该TCN-Attention模型结合了时间卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）及自注意力机制，用于进行多变量单输出的数据回归预测。此程序已经过调试，无需修改代码即可直接用Excel运行。支持分类或时间序列单列预测功能，并且具有优秀的回归预测效果如图1所示。模型的网络结构如图2所示，十分新颖适合作为创新点使用并发表成果。（注意：自注意力机制需要在Matlab 2023a及以上版本中实现）附赠测试数据，格式见图3。程序注释清晰详尽，适合新手小白直接运行main文件一键出图。仅包含Matlab代码，不包括讲解。确保原始程序可正常执行但无进一步技术支持。该模型提供了一种衡量数据集精度的方法，并不能保证所有输入的数据都能得到满意的结果。

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基于TCN-Attention的Matlab回归预测模型：时间卷积网络与自注意力机制的结合应用

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本研究提出了一种创新的Matlab回归预测模型，融合了时间卷积网络(TCN)和自注意力机制，以提高序列数据预测的准确性和效率。基于TCN-Attention的Matlab数据回归预测模型：时间卷积网络与自注意力机制的融合应用该TCN-Attention模型结合了时间卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）及自注意力机制，用于进行多变量单输出的数据回归预测。此程序已经过调试，无需修改代码即可直接用Excel运行。支持分类或时间序列单列预测功能，并且具有优秀的回归预测效果如图1所示。模型的网络结构如图2所示，十分新颖适合作为创新点使用并发表成果。（注意：自注意力机制需要在Matlab 2023a及以上版本中实现）附赠测试数据，格式见图3。程序注释清晰详尽，适合新手小白直接运行main文件一键出图。仅包含Matlab代码，不包括讲解。确保原始程序可正常执行但无进一步技术支持。该模型提供了一种衡量数据集精度的方法，并不能保证所有输入的数据都能得到满意的结果。

TCN-with-Attention: 基于字符的时间卷积网络及注意层-源码

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本项目提出了TCN-with-Attention模型，结合时间卷积网络与注意力机制处理基于字符的数据。开源代码实现该创新架构，适用于序列预测和文本分类等任务。 TCN关注带有注意力层的时间卷积网络模型的概念主要类似于其他类似结构的模型，但在该模型中，注意力机制位于每个顶层的卷积层之后。此外，注意大小与SNAIL不同。在agnews数据集上测试的结果显示，在使用基于单词嵌入的情况下，大多数简单模型表现出0.81的精度。因此，一个基于字符的TCN模型达到0.82的准确性是值得肯定的。

基于CNN-LSTM-Attention（结合卷积神经网络、长短期记忆网络及注意力机制）的多变量时间序列预测模型

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本研究提出了一种结合CNN、LSTM和Attention机制的新型多变量时间序列预测模型，旨在提升复杂数据模式识别与未来趋势预测的准确性。基于卷积神经网络-长短期记忆网络结合注意力机制（CNN-LSTM-Attention）的多变量时间序列预测方法适用于处理复杂的时间序列数据。该模型能够有效利用多维特征信息，提高预测精度。在MATLAB 2020版本及以上环境中实现此算法时，评价指标包括R²、平均绝对误差(MAE)、均方误差（MSE）、根均方误差(RMSE)和平均绝对百分比误差(MAPE)，以全面评估模型性能。代码设计简洁高效，便于学习与调试，并支持不同数据集的灵活替换。

基于卷积神经网络、门控循环单元及注意力机制的多变量回归预测( CNN-GRU-Attention)

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本研究提出了一种结合卷积神经网络(CNN)、门控循环单元( GRU)和注意力机制的模型，用于实现高效的多变量时间序列数据回归预测。此方法通过CNN捕捉空间特征，利用GRU处理长期依赖性问题，并借助注意力机制突出关键输入信息，显著提升了预测精度与效果。代码简介：为了更准确地预测，我们提出了一种基于注意力机制的CNN-GRU预测模型。该模型主要利用一维卷积单元提取数据中的高维特征，并通过GRU学习数据中的时间序列关系，同时引入加强重要的学习方法来实现对超长序列的学习。基于卷积神经网络和多变量回归是处理多个变量之间关系的一种常见深度学习模型，通常包括以下几个步骤：

基于MATLAB的TCN时间卷积网络多输入回归预测（含完整源码及数据）

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本项目采用MATLAB开发，利用TCN时间卷积网络进行多输入回归预测，并提供完整的源代码和相关数据集，适用于深度学习领域的时间序列分析。 MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多输入回归预测（完整源码和数据）。数据为多输入回归类型，包含7个特征作为输入，输出1个变量。程序乱码可能是由于版本不一致导致的，可以用记事本打开并复制到你的文件中。运行环境要求MATLAB 2021b及以上版本。

TCN-with-attention-master_注意力_TCN_预测_注意力_LS

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本项目专注于利用改进的时间卷积网络(TCN)结合注意力机制进行序列预测。通过引入注意力模块，模型能够更有效地捕捉长短期依赖关系，在时间序列预测任务中表现出色。基于注意力机制的方法结合时间卷积网络（TCN）进行预测表现出色。相较于长短期记忆网络（LSTM），TCN是一种更为有效的预测方法，并且附有相关数据支持这一结论。

【TCN时间序列预测】利用TCN时间卷积神经网络进行多输入回归预测（含MATLAB代码、仿真结果及操作指南）.zip

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本资源提供基于TCN的时间序列预测模型，适用于多变量回归任务。包含详尽的MATLAB代码和仿真案例，附带实用的操作指南，助力快速上手时间卷积网络应用。版本：MATLAB 2014/2019a/2021a，包含运行结果。领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划及无人机等多种领域的MATLAB仿真。内容标题所示，详细介绍可参考博主主页的博客文章。适合人群：本科和硕士等教研学习使用博客介绍：热爱科研的MATLAB仿真开发者，在修心与技术方面同步精进。如有合作意向，请通过私信联系。

【TCN时间序列预测】利用TCN时间卷积神经网络进行多输入回归预测（含MATLAB代码、仿真结果及操作指南）.zip

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本资源提供基于TCN时间卷积神经网络的时间序列多输入回归预测解决方案，包含详尽的MATLAB代码、仿真实验结果以及使用教程。适合科研与工程应用需求。 1. 版本：MATLAB 2014/2019a/2021a，内含运行结果。 2. 领域：智能优化算法、神经网络预测、信号处理、元胞自动机、图像处理、路径规划和无人机等多种领域的MATLAB仿真。更多内容请查看博主主页搜索博客。 3. 内容：标题所示，对于介绍可点击主页搜索博客进行详细查阅。 4. 适合人群：本科及硕士等科研学习使用。 5. 博客介绍：热爱科研的MATLAB仿真开发者，修心和技术同步精进。

基于一维卷积神经网络的回归预测模型

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本研究提出了一种基于一维卷积神经网络的回归预测模型，旨在提升时间序列数据预测精度。通过实验验证了该方法的有效性与优越性能。一维卷积神经网络（CNN）用于回归预测的代码示例适用于多输入单输出模型，并且基于MATLAB编写。该代码结构清晰，只需替换数据和特征个数即可直接使用。整个项目分为以下模块：清空环境变量、导入数据、划分训练集与测试集、数据平铺处理、构造网络架构、参数设置、训练模型过程、均方根误差评估及可视化分析图绘制等部分，并在每个步骤中添加了详细的备注说明，非常适合初学者学习深度学习算法。