一个基于双向时序卷积网络（BiTCN）的时间序列预测MATLAB程序

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一、主要功能

使用双向时序卷积网络对时间序列数据进行预测，具体是基于前24个时间步的温度数据预测第25个时间步的温度值。

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二、逻辑关联

数据处理流程：

1. 数据导入 → 时间序列重构（24步输入，1步输出）
2. 数据集划分 → 70%训练集，30%测试集
3. 数据归一化 → 映射到[0,1]区间
4. 格式转换 → 转为cell数组供网络使用

网络构建流程：

1. 输入层 → 序列输入层