单变量单步时序预测 | TCN-BiLSTM时间卷积结合长短期记忆神经网络（MATLAB）

该代码实现了一个基于TCN-BiLSTM（时域卷积网络-双向长短期记忆网络）混合模型的时间序列预测任务，主要用于单变量时间序列（如温度）的预测。以下是详细分析：

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一、主要功能

使用TCN-BiLSTM混合神经网络对时间序列数据进行建模，实现：

• 使用前24个时间步的数据预测第25个时间步的值（单步预测）；
• 对训练集和测试集进行预测，并评估预测性能（MAE、RMSE、MAPE等）；
• 可视化预测结果与真实值的对比。

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二、算法步骤

1. 数据预处理：

   • 使用 data_process 函数（未提供）将原始时间序列转换为监督学习格式（lag=24）；
   • 划分训练集（70%）和测试集（30%）；
   • 对输入和输出数据进行归一化（mapminmax）。