VMD-TCN-LSTM-MATT变分模态分解卷积长短期记忆神经网络多头注意力多变量时间序列预测

1.Matlab实现VMD-TCN-LSTM-MATT变分模态分解卷积长短期记忆神经网络多头注意力多变量时间序列预测； 2.运行环境为Matlab2023及以上； 3.输入多个特征，输出单个变量，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 4.data为数据集，main1-VMD.m、main2-VMD-TCN-LSTM-MATT.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE多指标评价； 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，从而更好地捕捉序列中的关键信息。在时序预测任务中，注意力机制可以用于对序列中不同时间步之间的相关性进行建模. ### VMD-TCN-LSTM-MATT：一种高级的时间序列预测方法 #### 一、概述 本项目介绍了一种结合多种先进算法和技术的多变量时间序列预测方法：VMD-TCN-LSTM-MATT（变分模态分解-时间卷积网络-长短期记忆神经网络-多头注意力机制）。该方法利用了变分模态分解(VMD)、时间卷积网络(TCN)、长短期记忆(LSTM)以及多头注意力(Multihead Self-Attention, MATT)等技术的优势，旨在提高时间序列预测的准确性。 #### 二、关键技术详解 ##### 1. 变分模态分解(VMD) **定义与原理**：变分模态分解是一种非递归的数据驱动方法，用于将复杂信号分解为一组有限数量的内在模态函数(IMF)，这些IMF具有明确的物理意义。VMD通过寻找一组IMF，使得它们的频带尽可能不重叠，从而实现信号的有效分解。 **应用场景**：在本项目中，VMD被用作预处理步骤，以减少噪声和提取有用特征，为后续的预测模型提供更高质量的数据输入。 ##### 2. 时间卷积网络(TCN) **定义与原理**：时间卷积网络是基于一维卷积网络的结构，专门用于处理序列数据。TCN通过使用因果卷积和残差连接来捕捉长期依赖关系，并能够有效处理任意长度的输入序列。 **应用场景**：TCN在这里作为特征提取器，用于捕捉时间序列数据中的局部和全局特征，为LSTM提供更有价值的信息。 ##### 3. 长短期记忆网络(LSTM) **定义与原理**：LSTM是一种特殊的循环神经网络(RNN)架构，它通过门控机制解决了梯度消失问题，能够有效地学习长期依赖关系。 **应用场景**：LSTM在这里作为主要的预测模型之一，用于处理由TCN提取到的序列特征，并预测未来的趋势。 ##### 4. 多头注意力机制(Multihead Self-Attention, MATT) **定义与原理**：多头注意力机制允许模型同时关注输入的不同位置，通过计算每个位置与其他位置之间的注意力权重，对输入序列进行加权求和。这种方式有助于模型更好地捕捉序列中的关键信息，尤其是在处理长序列数据时。 **应用场景**：MATT在这里用于进一步增强模型对序列内部相关性的理解，特别是在LSTM的基础上，通过引入注意力机制，可以更加精确地识别哪些部分对于预测未来趋势至关重要。 #### 三、运行环境与数据准备 - **运行环境**：本项目的实现环境为Matlab 2023及以上版本。 - **数据准备**：输入数据包括多个特征，输出为单个变量。数据集命名为`data`，包含多个特征向量。此外，还需要两个主程序文件`main1-VMD.m`和`main2-VMD-TCN-LSTM-MATT.m`。所有相关文件应放置在一个文件夹内以便执行。 #### 四、性能评估 - **性能指标**：通过命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和RMSE等多种指标来评估模型的预测性能。 - R2（决定系数）：衡量模型拟合程度的好坏。 - MSE（均方误差）：评估预测值与实际值之间差异的平方平均值。 - MAE（平均绝对误差）：评估预测值与实际值之间差异的绝对值平均值。 - MAPE（平均绝对百分比误差）：评估预测值与实际值之间差异的百分比平均值。 - RMSE（均方根误差）：评估预测值与实际值之间差异的标准偏差。 #### 五、总结 本项目提出了一种综合性的多变量时间序列预测方法——VMD-TCN-LSTM-MATT。通过结合VMD、TCN、LSTM以及MATT等多种先进的技术和算法，该方法能够在复杂的数据集中提取有用信息，并实现准确的预测。这种方法不仅适用于特定领域的时间序列分析，还可以广泛应用于金融、气象等多个领域的时间序列预测任务中。