基于GA遗传优化TCN时间卷积神经网络时间序列预测算法matlab仿真

1.算法运行效果图预览

(完整程序运行后无水印)

 

2.算法运行软件版本

matlab2022a

 

3.部分核心程序

（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）

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FieldD = [rep([10],[1,Nums]);Areas;rep([0;0;0;0],[1,Nums])];    gen   = 0; Js    = 0.5*rand(NIND,1); Objv  = (Js+eps); gen   = 0;    while gen < MAXGEN       gen       Pe0 = 0.999;       pe1 = 0.001;          FitnV=ranking(Objv);          Selch=select('sus',Chrom,FitnV);          Selch=recombin('xovsp', Selch,Pe0);         Selch=mut( Selch,pe1);         phen1=bs2rv(Selch,FieldD);            for a=1:1:NIND            X           = phen1(a,:);           %计算对应的目标值           [epls]      = func_obj(X);           E           = epls;           JJ(a,1)     = E;       end               Objvsel=(JJ);          [Chrom,Objv]=reins(Chrom,Selch,1,1,Objv,Objvsel);         gen=gen+1;             Error2(gen) = mean(JJ); end figure plot(Error2,'linewidth',2); grid on xlabel('迭代次数'); ylabel('遗传算法优化过程'); legend('Average fitness');       [V,I] = min(JJ); X     = phen1(I,:);          %设置网络参数 %卷积核 Nfilter = floor(X(1));%8;  %卷积核大小 Sfilter = floor(X(2));%5;     %丢失因子 drops   = X(3);%0.025;  %残差块 Nblocks = floor(X(4));%4;       %特征个数 Nfeats  = Dims;         %训练 [net,INFO] = trainNetwork(Ptrain_reshape, Ttrain_reshape, lgraph, options);    Rerr = INFO.TrainingRMSE; Rlos = INFO.TrainingLoss;       figure subplot(211) plot(Rerr) xlabel('迭代次数') ylabel('RMSE') grid on       subplot(212) plot(Rlos) xlabel('迭代次数') ylabel('LOSS') grid on          %仿真预测 tmps   = predict(net, Ptest_reshape ); T_pred = double(tmps{1, 1}); %反归一化 T_pred = mapminmax('reverse', T_pred, vmax2); ERR    = mean(abs(T_test-T_pred)); ERR    figure plot(T_test, 'b','LineWidth', 1) hold on plot(T_pred, 'r','LineWidth', 1) legend('真实值','预测值') xlabel('预测样本') ylabel('预测结果') grid on    figure plotregression(T_test,T_pred,['回归']);    save R2.mat Rerr Rlos T_test T_pred ERR Error2

　　

4.算法理论概述

        时间序列预测在众多领域如金融、气象、工业生产等有着广泛的应用。准确预测时间序列的未来趋势对于决策制定、资源分配、风险评估等方面具有重要意义。传统的时间序列预测方法如 ARIMA 等在处理复杂的非线性时间序列时存在一定的局限性。随着深度学习技术的发展，时间卷积神经网络（TCN）因其能够自动学习时间序列中的复杂模式和特征，在时间序列预测中表现出良好的性能。然而，TCN 的性能高度依赖于其超参数的设置，如卷积核大小、层数、扩张率等。遗传算法（GA）作为一种强大的全局优化算法，能够在复杂的搜索空间中找到接近最优的解，将其应用于 TCN 的超参数优化，可以进一步提高 TCN 的预测性能，从而实现更准确、可靠的时间序列预测。

 

      TCN 主要由一系列的因果卷积层（Causal Convolution Layer）和残差连接（Residual Connection）组成。

 

 

 

       对于种群中的每一个染色体（即一组超参数设置），构建相应的 TCN 模型，并使用训练集数据对其进行训练。训练过程中采用合适的损失函数（如前面提到的基于预测误差的函数）和优化算法（如 Adam 等）来调整 TCN 的权重参数。训练完成后，使用测试集数据对 TCN 模型进行评估，计算其适应度值（如基于预测误差的适应度函数）。

 

       经过多次迭代后，选择适应度值最高的染色体所对应的 TCN 超参数设置，使用这些超参数构建最终的 TCN 模型，并使用全部的训练数据对其进行重新训练，得到优化后的 TCN 时间序列预测模型。