基于PSO粒子群优化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）

figure;
plot(gb1,'-bs',...
    'LineWidth',1,...
    'MarkerSize',6,...
    'MarkerEdgeColor','k',...
    'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
 
xlabel('优化迭代次数');
ylabel('适应度值');
 
 
 
X     = g1;
 
 
 
%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;      
 
 
 
 
 
 
%设置网络参数 
lgraph=func_layers2(Dims,Dimso,X);
 
 
 
%参数设置
options = trainingOptions("adam",...          
          'InitialLearnRate',X(5),...        
          'MaxEpochs',500,...               
          'miniBatchSize',2,...               
          'Plots','training-progress',...     
          'Verbose', false);                     
 
 
%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 gb1

4.算法理论概述

       时间序列预测是根据历史时间序列数据来预测未来值的过程。在众多的预测方法中，TCN（时间卷积神经网络）由于其对序列数据的有效处理能力而被广泛应用，PSO（粒子群优化）则可以用于优化 TCN 的参数，以提高预测性能。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。

       经过多层卷积和处理后，TCN 的输出层将生成预测结果。对于时间序列预测任务，输出层的维度通常与预测的时间步长相对应。

基于 PSO 粒子群优化 TCN 时间序列预测的原理

首先，构建 TCN 网络结构用于时间序列预测，其参数（如卷积核权重、偏置等）初始化为随机值。然后，利用 PSO 算法来优化这些参数。

PSO 算法通过一群粒子在参数空间中搜索最优的 TCN 参数组合。每个粒子代表一组可能的 TCN 参数，通过计算适应度函数（基于预测误差）来评估粒子的好坏。

在每次迭代中，粒子根据自身的经验（个体最优位置）和群体的经验（全局最优位置）来更新自己的速度和位置，从而逐步靠近最优的 TCN 参数组合。

随着 PSO 的迭代进行，TCN 的参数不断优化，使得其在时间序列预测任务中的性能（如降低预测误差）不断提高。最终，经过多次迭代后，得到优化后的 TCN 模型用于时间序列预测。