基于神经网络的时间序列预测



（Temporal Convolutional Networks，

）是一种用于序列预测的

模型，它通过一维

操作来处理

序列数据。

预测代码通常可以在MATLAB的

工具箱中

，或者通过自定义

结构来

。在MATLAB中，你可以使用其提供的函数和类来构建

模型，例如使用`conv1dLayer`函数创建一维

层，`reluLayer`创建ReLU激活层，以及`fullyConnectedLayer`创建全连接层。

以下是一个简单的

模型构建和使用的基本框架，以供参考：

```matlab

layers = [

sequenceInputLayer(1) % 输入层，假设我们的输入是一个

序列

conv1dLayer(3, 16, 'Padding', 'causal') % 一维因果

层，假设使用3个

核，输出通道数为16

reluLayer % ReLU激活层

% 可以继续添加更多的

层或池化层

fullyConnectedLayer(numResponses) % 全连接层，numResponses为输出的响应数

regressionLayer % 回归输出层

];

options = trainingOptions('adam', 'MaxEpochs', 100, 'GradientThreshold', 1, 'InitialLearnRate', 0.01);

% 训练模型

net = trainNetwork(trainingData, layers, options);

% 使用训练好的模型

预测

predictedOutput = predict(net, testData);

 请注意，上面的代码只是一个非常基础的框架， TCN 模型的构建需要根据具体的问题 进行 调整。例如，可能需要调整 卷积 层的数量、大小、填充方式、步长等参数，以及全连接层的输出大小和激活函数等。

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