详细介绍：MATLAB实现TCN神经网络数值预测

MATLAB完成TCN神经网络数值预测

1.TCN神经网络

时间卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）是一类专门处理序列数据的深度神经网络架构，其核心思想是使用一维卷积来替代循环结构。TCN 采用因果卷积，保证模型在预测当前时刻时只使用过去的信息，不会泄露未来信息；同时引入膨胀卷积（Dilated Convolution），通过在卷积核之间插入空洞扩大感受野，使网络能够在较少层数的情况下捕获更长序列的依赖关系。此外，TCN 通常包含残差连接、层归一化与 ReLU结构，增强训练稳定性与网络表达能力。相比 RNN、LSTM 等循环网络，TCN 具有并行计算、高效训练、长期依赖建模能力强等优点，特别适用于时间序列预测、信号处理、语音识别、工业过程监测等任务。

2.MATLAB代码

%% TCN 时间卷积网络（因果+膨胀）数值预测
clc;close all;clear all;warning off;%清除变量
rand('seed', 100);
randn('seed', 100);
format long g;
%% ---------- 1) 生成数据：有规律 + 随机噪声 ----------
N  = 1200;                 % 序列长度
t  = (1:N).';
% 规律: 叠加两个不同周期的正弦 + 缓慢漂移 + 小幅非线性项
y_clean = 0.6*sin(2*pi*t/50) + 0.35*sin(2*pi*t/17) + 0.002*t + 0.15*sin(2*pi*t/200).^2;
noise   = 0.12*randn(N,1);
y       = y_clean + noise;
% 训练/验证/测试划分
Ntr = 800; Nva = 200; Nts = N - Ntr - Nva;          % 800/200/200
y_tr = y(1:Ntr);                    % 训练
y_va = y(Ntr+1:Ntr+Nva);            % 验证
y_ts = y(Ntr+Nva+1:end);            % 测试（滚动多步预测）
% 输入序列窗口长度（感受野基础长度）
win = 64;                            % 可调：越大包含历史越多
% 多步前向预测步数（在测试集尾部从上下文滚动预测）
H   = 120;
%% ---------- 2) 组装 TCN 网络 ----------
% TCN 超参数
numBlocks    = 4;        % 残差块个数
numFilters   = 64;       % 每块卷积通道数
kernelSize   = 3;        % 卷积核大小
dropProb     = 0.1;      % Dropout 概率
inFeat       = 1;        % 输入特征维度（单变量时间序列）
% 构建 TCN 的 layerGraph（避免重复连接，逐块显式连接）
lgraph = layerGraph();
lgraph = addLayers(lgraph, sequenceInputLayer(inFeat,"Name","input"));  % [F x T] cell
tail = "input";  % 当前流水线末端层名（下一块的输入）
for b = 1:numBlocks
    prefix   = "tcnB"+b;
    dilation = 2^(b-1);  % 膨胀系数：1,2,4,8,...
    % 主支路：Conv1 -> LN -> ReLU -> Drop -> Conv2 -> LN
    mainLayers = [
        convolution1dLayer(kernelSize, numFilters, ...
            "Padding","causal", ...
            "DilationFactor",dilation, ...
            "Name", prefix+"_conv1")
        %%
加我q1579325979获取完整代码
%%
        convolution1dLayer(kernelSize, numFilters, ...
            "Padding","causal", ...
            "DilationFactor",dilation, ...
            "Name", prefix+"_conv2")
        layerNormalizationLayer("Name", prefix+"_ln2")
    ];
    % 残差路径：1x1投影（保证通道数匹配）
    proj = convolution1dLayer(1, numFilters, "Padding","same", "Name", prefix+"_proj");
    % 融合与激活
    addL = additionLayer(2,"Name", prefix+"_add");
    relu2= reluLayer("Name", prefix+"_relu2");
    lgraph = addLayers(lgraph, mainLayers);
    lgraph = addLayers(lgraph, proj);
    lgraph = addLayers(lgraph, addL);
    lgraph = addLayers(lgraph, relu2);
    % 连接：来自上一尾部的输入 -> 主支路首层 & 残差投影
    lgraph = connectLayers(lgraph, tail, prefix+"_conv1");
    lgraph = connectLayers(lgraph, tail, prefix+"_proj");
    % 主支路串联
    lgraph = connectLayers(lgraph, prefix+"_ln2",  prefix+"_add/in2");
    % 残差支路到加法
    lgraph = connectLayers(lgraph, prefix+"_proj", prefix+"_add/in1");
    % 加法到激活，更新流水线尾部
    lgraph = connectLayers(lgraph, prefix+"_add",  prefix+"_relu2");
    tail  = prefix+"_relu2";
end
% 输出头：1x1 卷积到标量（每时刻）-> 回归
headLayers = [
    convolution1dLayer(1, 1, "Padding","same", "Name","head_conv1x1")
    regressionLayer("Name","regressionoutput")
];
lgraph = addLayers(lgraph, headLayers);
lgraph = connectLayers(lgraph, tail, "head_conv1x1");
% 可视化检查（可选）
% figure; plot(lgraph); title('TCN LayerGraph');
%% ---------- 3) 构造训练/验证样本（序列到序列，因果对齐） ----------
% 采用“窗口切片”生成样本。每个样本：输入x为长度win的片段，
% 目标y为同长度的片段（因果卷积已保证不会看见未来）。
[Xtr, Ytr] = makeSeqXY(y_tr, win);
[Xva, Yva] = makeSeqXY([y_tr(end-win+1:end); y_va], win);  % 验证含与训练尾部拼接，保持上下文连续
%% ---------- 4) 训练 ----------
miniBatchSize = 64;
opts = trainingOptions("adam", ...
    "MaxEpochs", 25, ...
    "InitialLearnRate", 2e-3, ...
    "MiniBatchSize", miniBatchSize, ...
    "Shuffle","every-epoch", ...
    "ValidationData",{Xva, Yva}, ...
    "Plots","training-progress", ...
    "Verbose",false);
net = trainNetwork(Xtr, Ytr, lgraph, opts);
%% ---------- 5) 多步滚动预测 ----------
% 取测试段开始前的长度win上下文作为起点，逐步把预测值拼回去
context = [y(1:Ntr+Nva)];     % 训练+验证全部历史作为上下文
hist    = context(end-win+1:end);    % 最后win个点作为模型输入窗口
y_fore  = zeros(H,1);
for h = 1:H
    Xwin = {reshape(hist,1,[])};         % [1 x win]
    Yhat = predict(net, Xwin, "MiniBatchSize",1);
    next = Yhat{1}(end);                  % 取窗口最后一个时刻的预测作为下一时刻点
    y_fore(h) = next;
    hist = [hist(2:end); next];          % 更新窗口（滚动）
end
% 拼接得到“真实+预测”全序列，便于绘图
y_hat_full = [y(1:Ntr+Nva); y_fore];   % 测试段预测
t_full     = (1:(Ntr+Nva+H)).';
%% ---------- 6) 评估 & 绘图 ----------
% 只在与测试段重叠处评估
y_true_test = y_ts(1:min(H,numel(y_ts)));
y_pred_test = y_fore(1:numel(y_true_test));
mse_ts = mean((y_true_test - y_pred_test).^2);
mae_ts = mean(abs(y_true_test - y_pred_test));
fprintf('测试段多步预测：MAE = %.4f, MSE = %.4f\n', mae_ts, mse_ts);
figure('Color','w','Position',[100 100 1100 420]);
subplot(1,2,1);
plot(t, y, '-', 'LineWidth',1.0); hold on;
xline(Ntr,'--'); xline(Ntr+Nva,'--');
plot(t_full, y_hat_full, '-', 'LineWidth',1.2);
legend('真实序列','训练/验证分界','验证/测试分界','预测(滚动)','Location','best');
xlabel('时间步'); ylabel('数值'); title('TCN 多步滚动预测（整体可视）'); grid on;
subplot(1,2,2);
tt = (Ntr+Nva+1):(Ntr+Nva+numel(y_pred_test));
plot(tt, y_true_test, 'o-','LineWidth',1.2); hold on;
plot(tt, y_pred_test, 's-','LineWidth',1.2);
xlabel('时间步'); ylabel('数值');
title(sprintf('测试前 %d 步预测对比 (MAE=%.4f)', numel(y_pred_test), mae_ts));
legend('真实','预测','Location','best'); grid on;
%% ---------- 7)（可选）一图看“清洁信号 vs 含噪信号” ----------
figure('Color','w','Position',[100 560 1100 300]);
plot(t, y_clean, 'LineWidth',1.0); hold on;
plot(t, y, 'LineWidth',0.8);
legend('无噪基准','含噪观测'); grid on;
title('数据生成示意（用于直观理解难度）');
xlabel('时间步'); ylabel('数值');
%% ===== 辅助函数 =====
function [Xcell, Ycell] = makeSeqXY(y_vec, win)
% 将单变量向量 y_vec 切成长度为 win 的样本序列（输入与目标同长）
% 输出为 cell 数组，元素大小：[1 x win] 的数值数组（Deep Learning Toolbox 期望的格式）
    y_vec = y_vec(:);
    T = numel(y_vec);
    numSeq = T - win + 1;
    Xcell = cell(numSeq,1);
    Ycell = cell(numSeq,1);
    for i = 1:numSeq
        seg = y_vec(i:i+win-1).';
        Xcell{i} = seg;   % [1 x win]
        Ycell{i} = seg;   % 序列到序列（因果卷积不会“偷看未来”）
    end
end

3.程序结果

4.代码、程序订制(MATLAB、Python) →QQ:1579325979

4.1 各类智能算法

中文名称	英文全称	缩写	出现年份
遗传算法	Genetic Algorithm	GA	1975
粒子群优化算法	Particle Swarm Optimization	PSO	1995
蚁群优化算法	Ant Colony Optimization	ACO	1992
模拟退火算法	Simulated Annealing	SA	1983
免疫优化算法	Immune Optimization Algorithm	IA	1986
贪婪算法	Greedy Algorithm	-	1970
差分进化算法	Differential Evolution	DE	1997
混合蛙跳算法	Shuffled Frog Leaping Algorithm	SFLA	2003
人工蜂群算法	Artificial Bee Colony	ABC	2005
人工鱼群算法	Artificial Fish Swarm Algorithm	AFSA	2002
萤火虫算法	Glowworm Swarm Optimization	GSO	2005
果蝇优化算法	Fruit Fly Optimization Algorithm	FOA	2011
布谷鸟搜索算法	Cuckoo Search	CS	2009
猴群算法	Monkey Algorithm	MA	2008
免疫网络算法	Immune Network Algorithm	aiNet	2000
水滴算法	Intelligent Water Drops Algorithm	IWD	2007
和声搜索算法	Harmony Search	HS	2001
克隆选择算法	Clonal Selection Algorithm	CLONALG	2000
禁忌搜索算法	Tabu Search	TS	1986
爬山算法	Hill Climbing	HC	1940
引力搜索算法	Gravitational Search Algorithm	GSA	2009
细菌觅食优化算法	Bacterial Foraging Optimization	BFO	2002
蝙蝠算法	Bat Algorithm	BA	2010
邻域搜索算法	Neighborhood Search	NS	1960
变邻域搜索算法	Variable Neighborhood Search	VNS	1997
蜜蜂交配优化算法	Honey Bees Mating Optimization	HBMO	2001
文化基因算法	Memetic Algorithm	MA	1989
烟花算法	Fireworks Algorithm	FWA	2010
思维进化算法	Mind Evolutionary Algorithm	MEA	1998
蜻蜓算法	Dragonfly Algorithm	DA	2016
虚拟力场算法	Virtual Force Field Algorithm	VFF	1989
遗传规划	Genetic Programming	GP	1992
鲸鱼优化算法	Whale Optimization Algorithm	WOA	2016
灰狼优化算法	Grey Wolf Optimizer	GWO	2014
狼群算法	Wolf Pack Algorithm	WPA	2007
鸡群优化算法	Chicken Swarm Optimization	CSO	2014
生物地理学优化算法	Biogeography-Based Optimization	BBO	2008
分布估计算法	Estimation of Distribution Algorithm	EDA	1996
帝国竞争算法	Imperialist Competitive Algorithm	ICA	2007
天牛须搜索算法	Beetle Antennae Search Algorithm	BAS	2017
头脑风暴优化算法	Brain Storm Optimization	BSO	2011
人工势场法	Artificial Potential Field	APF	1986
猫群算法	Cat Swarm Optimization	CSO	2006
蚁狮优化算法	Ant Lion Optimizer	ALO	2015
飞蛾火焰优化算法	Moth-Flame Optimization	MFO	2015
蘑菇繁殖优化算法	Mushroom Reproduction Optimization	MRO	2020
麻雀搜索算法	Sparrow Search Algorithm	SSA	2020
水波优化算法	Water Wave Optimization	WWO	2015
斑鬣狗优化算法	Spotted Hyena Optimizer	SHO	2017
雪融优化算法	Snow Ablation Optimization	SAO	2022
蝴蝶优化算法	Butterfly Optimization Algorithm	BOA	2019
磷虾群算法	Krill Herd Algorithm	KHA	2012
黏菌算法	Slime Mould Algorithm	SMA	2020
人类学习优化算法	Human Learning Optimization	HLO	2014
母亲优化算法	Mother Optimization Algorithm	MOA	2023

4.2各类优化问题

各种优化课题	各种优化课题
车间调度	路由路网优化
机场调度	顺序约束项目调度
工程项目调度	双层规划
港口调度	零件拆卸装配问题优化
生产线平衡障碍	水资源调度
用电调度	库位优化
公交车发车调度	库位路线优化
车辆路径物流配送优化	武器分配优化
选址配送优化	覆盖疑问优化
物流公铁水问题优化	管网问题优化
供应链、生产计划、库存优化	PID优化
库位优化、货位优化	VMD优化

4.3各类神经网络、深度学习、机器学习

序号	模型名称	核心特点	适用场景
1	BiLSTM 双向长短时记忆神经网络分类	双向捕捉序列上下文信息	自然语言处理、语音识别
2	BP 神经网络分类	误差反向传播训练	通用分类任务
3	CNN 卷积神经网络分类	自动提取空间特征	图像、视频分类
4	DBN 深度置信网络分类	多层受限玻尔兹曼机堆叠	特征学习、降维
5	DELM 深度学习极限学习机分类	结合 ELM 与深度架构	复杂分类任务
6	ELMAN 递归神经网络分类	含反馈连接的递归结构	时间序列、语音
7	ELM 极限学习机分类	随机生成隐藏层，高效训练	小样本学习
8	GRNN 广义回归神经网络分类	基于径向基函数回归	函数逼近、时间序列
9	GRU 门控循环单元分类	门控机制简化 LSTM	序列建模
10	KELM 混合核极限学习机分类	结合多核 ELM	高维麻烦信息
11	KNN 分类	基于距离的分类方法	模式识别
12	LSSVM 最小二乘法支持向量机分类	最小二乘优化 SVM	小样本分类
13	LSTM 长短时记忆网络分类	门控机制处理长期依赖	语言建模
14	MLP 全连接神经网络分类	多层感知机	通用分类
15	PNN 概率神经网络分类	基于贝叶斯原理	模式识别
16	RELM 鲁棒极限学习机分类	增强鲁棒性的 ELM	噪声数据
17	RF 随机森林分类	多棵决策树集成	高维、非线性数据
18	SCN 随机配置网络模型分类	随机生成网络结构	快速训练
19	SVM 支持向量机分类	寻找最优分类超平面	二分类、多分类
20	XGBOOST 分类	梯度提升决策树	大规模结构化数据
21	ANFIS 自适应模糊神经网络预测	融合模糊逻辑与神经网络	复杂非线性平台建模
22	ANN 人工神经网络预测	多层神经元网络	通用预测任务
23	ARMA 自回归滑动平均模型预测	线性时间序列建模	时间序列预测
24	BF 粒子滤波预测	基于蒙特卡洛采样	动态系统状态估计
25	BiLSTM 双向长短时记忆神经网络预测	双向捕捉序列信息	时间序列、文本预测
26	BLS 宽度学习神经网络预测	增量学习结构	在线学习
27	BP 神经网络预测	误差反向传播训练	通用预测
28	CNN 卷积神经网络预测	自动特征提取	图像、视频预测
29	DBN 深度置信网络预测	多层无监督预训练	特征学习预测
30	DELM 深度学习极限学习机预测	结合 ELM 与深度结构	复杂预测任务
31	DKELM 回归预测	动态核 ELM 回归	时间序列回归
32	ELMAN 递归神经网络预测	递归结构处理时序	时间序列
33	ELM 极限学习机预测	快速训练	小样本回归
34	ESN 回声状态网络预测	储备池计算	时间序列预测
35	FNN 前馈神经网络预测	前向传播	通用预测
36	GMDN 预测	基因表达数据网络建模	生物信息学预测
37	GMM 高斯混合模型预测	多高斯分布建模	密度估计、聚类
38	GRNN 广义回归神经网络预测	径向基函数回归	函数逼近
39	GRU 门控循环单元预测	门控机制简化 LSTM	时间序列预测
40	KELM 混合核极限学习机预测	多核 ELM 回归	高维回归
41	LMS 最小均方算法预测	线性回归的迭代优化	自适应滤波
42	LSSVM 最小二乘法支持向量机预测	最小二乘优化 SVM	回归预测
43	LSTM 长短时记忆网络预测	门控处理长期依赖	时间序列预测
44	RBF 径向基函数神经网络预测	径向基函数逼近	函数拟合
45	RELM 鲁棒极限学习机预测	增强鲁棒性的 ELM	噪声资料回归
46	RF 随机森林预测	决策树集成	回归预测
47	RNN 循环神经网络预测	循环连接处理序列	时间序列预测
48	RVM 相关向量机预测	稀疏贝叶斯学习	回归、分类
49	SVM 支持向量机预测	寻找最优超平面	回归预测
50	TCN 时间卷积神经网络预测	一维卷积处理时序	时间序列预测
51	XGBoost 回归预测	梯度提升决策树	大规模回归