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TCN-LSTM-MATT、TCN-LSTM、TCN、LSTM多变量时间序列预测对比

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实现TCN-LSTM-MATT、TCN-LSTM、TCN、LSTM多变量时间序列预测对比 1.data为数据集，格式为excel，4个输入特征，1个输出特征，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 2.Mian1_TCN.m（时间卷积神经网络）、Mian2_LSTM.m（长短期记忆神经网络）、Mian3_TCN_LSTM.m（时间卷积长短期记忆神经网络）、Mian4_TCN_LSTM_MATT.m（时间卷积长短期记忆神经网络融合多头注意力机制）为主程序文件，运行即可； 3.命令窗口输出R2、MAE、MAPE、MSE和RMSE，可在下载区获取数据和程序内容；注意程序和数据放在一个文件夹，运行环境为Matlab2023a及以上。多头自注意力层 (Multihead-Self-Attention)：Multihead-Self-Attention多头注意力机制是一种用于模型关注输入序列中不同位置相关性的机制。它通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重，进而对输入序列进行加权求和。注意力能够帮助模型在处理序列数据时，对不同位置的信息进行适当的加权，从而更

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机器学习之心于 2024-04-15 22:31:02 发布

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