A116-SO-BiTCN-BiGRU-Attention多输入单输出回归预测
【购买前必看】
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代码说明
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数据读取与预处理：
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load_data函数从 CSV 文件读取数据，如果文件不存在则生成并保存。 -
使用
MinMaxScaler对数据进行归一化处理。 -
create_dataset函数根据设定的look_back值创建时间窗口数据集，用于多步预测。 -
模型构建：
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自定义
AttentionLayer实现注意力机制，用于增强模型对关键时间步的关注。 -
build_model函数构建包含 SO-BiTCN、BiGRU 和 Attention 的深度学习模型。具体结构如下：-
SO-BiTCN：使用多个
Conv1D层模拟 TCN 的特性。 -
BiGRU：使用双向 GRU 层捕捉时间序列的双向依赖关系。
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Attention：应用自定义的注意力层，以增强模型对重要时间步的关注。
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最后通过全连接层输出预测结果。
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模型训练与预测：
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使用
EarlyStopping监控验证损失，防止过拟合。 -
训练过程中记录训练和验证损失，以便后续可视化。
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训练完成后，对训练集和测试集进行预测，并进行反归一化处理。
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评估与可视化：
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evaluate_metrics函数计算均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）和平均绝对误差（MAE）等评估指标。 -
plot_results函数生成以下图表并保存为 PNG 文件：-
预测效果图：展示真实值与预测值的对比。
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训练过程图：展示训练和验证损失随训练轮次的变化。
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相关分析图：展示预测值与真实值的散点图及其相关系数。
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运行说明
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保存代码：将上述代码保存为
so_bitcn_bigru_attention_fixed.py。 -
安装依赖库： 确保安装了必要的Python库：
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pip install numpy pandas matplotlib scikit-learn tensorflow -
运行代码：在终端或命令行中运行以下命令：
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python so_bitcn_bigru_attention_fixed.py -
输出结果：
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数据文件：
multivariate_time_series.csv包含模拟的多变量时间序列数据。 -
评估指标：终端会打印训练集和测试集的 MSE、RMSE 和 MAE。
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可视化图表：
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SO-BiTCN-BiGRU-Attention_prediction.png：预测效果图。 -
SO-BiTCN-BiGRU-Attention_training_history.png：训练过程图。 -
SO-BiTCN-BiGRU-Attention_correlation.png：相关分析图。
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