基于双向时序卷积网络(BiTCN)与支持向量机(SVM)混合模型的时间序列预测代码Matlab源码

1. 主要功能

实现温度时间序列的多步预测，使用前24个时刻数据预测第25个时刻的温度值，采用深度学习特征提取+传统机器学习回归的混合建模方法。

2. 算法步骤

数据预处理阶段

1. 数据读取与划分：读取Excel数据集，按24步长构造样本
2. 数据集划分：70%训练集，30%测试集
3. 数据归一化：采用mapminmax归一化到[0,1]范围
4. 格式转换：转换为序列输入格式

模型构建阶段

5. BiTCN网络构建：创建双向时序卷积网络
6. 网络训练：使用Adam优化器训练BiTCN
7. 特征提取：从BiTCN中间层提取深度特征
8. SVM回归：使用提取的特征训练支持向量机模型

评估阶段

9. 预测反归一化：将预测结果转换回原始尺度
10. 性能评估：计算MAE、RMSE、MAPE等指标
11. 结果可视化：绘制训练集和测试集预测对比图

3. 技术路线

混合架构设计

原始序列 → BiTCN特征提取 → SVM回归 → 最终预测

BiTCN网络结构

• 输入层：序列输入，rescaling归一化
• 核心模块：多个残差块，每个包含：
  • 正向TCN支路（因果卷积+层归一化+ReLU）
  • 反向TCN支路（FlipLayer翻转+卷积）
  • 跳跃连接（残差连接）
• 输出层：Flatten + 全连接层

4. 公式原理

TCN膨胀卷积

输出[t] = ∑(输入[t-d·k] × 权重[k])
其中：d = 2^(i-1) 为膨胀因子

双向机制

• 正向支路：处理正向时间依赖
• 反向支路：通过FlipLayer处理反向时间依赖
• 特征融合：通过additionLayer合并双向特征

SVM回归

采用ε-SVR，优化目标：

min(1/2||w||² + C∑(ξ_i+ξ_i*))
约束：|y_i - w·φ(x_i) - b| ≤ ε + ξ_i

5. 参数设定

网络参数

• filterSize = 3：卷积核大小
• numFilters = 50：滤波器数量
• numBlocks = 2：残差块数量
• dropoutFactor = 0.1：丢弃率
• NumNeurons = 25：GRU神经元数（未使用）

训练参数

• MaxEpochs = 150：最大训练轮数
• InitialLearnRate = 0.01：初始学习率
• LearnRateDropPeriod = 120：学习率衰减周期
• L2Regularization = 0.00001：L2正则化参数

SVM参数

• bestc = 0.01：惩罚参数C
• bestg = 150：核函数参数γ

6. 运行环境

软件要求

• MATLAB（主要环境）
• Deep Learning Toolbox（深度学习）
• LIBSVM（SVM实现）
• 可能需要的其他工具箱：统计和机器学习工具箱

硬件要求

• ExecutionEnvironment = 'cpu'：指定CPU运行
• 支持GPU加速（如需可修改）

7. 应用场景

主要适用领域

1. 气象预测：温度、湿度等气象参数预测
2. 电力负荷预测：用电量时间序列预测
3. 金融时序：股票价格、汇率预测
4. 工业监控：设备运行参数预测性维护
5. 交通流量：道路车流量预测

技术特点

• 长期依赖捕捉：通过膨胀卷积处理长序列
• 双向信息利用：同时考虑前后时间上下文
• 混合模型优势：结合深度学习特征提取和SVM的泛化能力
• 因果性保证：Padding="causal"确保未来信息不泄露

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