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

本文涉及的产品
全球加速 GA,每月750个小时 15CU
简介: 本内容介绍了一种基于遗传算法优化的时间卷积神经网络(TCN)用于时间序列预测的方法。算法运行于 Matlab2022a,完整程序无水印,附带核心代码、中文注释及操作视频。TCN通过因果卷积层与残差连接学习时间序列复杂特征,但其性能依赖超参数设置。遗传算法通过对种群迭代优化,确定最佳超参数组合,提升预测精度。此方法适用于金融、气象等领域,实现更准确可靠的未来趋势预测。

1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)

1.jpeg
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6.jpeg

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)

```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。

image.png

   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。
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