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【Python TensorFlow】BiTCN-BiGRU双向时间序列卷积双向门控循环神经网络时序预测算法（附代码）

news 2025/11/16 7:14:15

资源下载：https://download.csdn.net/download/vvoennvv/92314828

一，概述

传统的单一循环神经网络（如单向GRU或LSTM）在处理长时依赖、多步并行预测以及特征多尺度建模时，容易出现特征提取不足、梯度传递效率低、对未来多步关联性建模弱等问题。为提升时序预测的精度与稳定性，本算法将双向时间卷积网络（BiTCN, 通过双向封装的膨胀卷积捕获多尺度历史信息）与双向GRU（BiGRU, 通过门控与双向结构强化前后依赖）进行级联融合，构建 BiTCN-BiGRU 复合深度时序特征提取框架，实现多特征输入的多步预测。模型利用膨胀卷积的因果/跨尺度感受野扩展能力与双向循环的上下文融合优势，在多变量、长窗口、滑动预测任务中获取更丰富的时间相关模式，提高多步预测精度与泛化能力。

BiTCN-BiGRU算法的流程如下：

（1）数据准备：首先，我们需要准备历史数据作为训练集。

（2）数据预处理：对于训练集中的数据，我们需要进行一些预处理操作，比如去除异常值、归一化等，以提高预测模型的准确性。

（3）BP神经网络构建：根据预处理后的训练集，我们构建BP神经网络模型。该模型包括输入层、隐藏层和输出层，其中隐藏层的神经元个数可以根据实际情况进行调整。

（4）麻雀算法优化：在BP神经网络的训练过程中，我们引入麻雀算法来优化权重和阈值的搜索。通过模拟麻雀的觅食行为，我们可以在权重和阈值的搜索空间中找到最优解，从而提高预测模型的准确性和训练速度。

（5）模型评估：在训练完成后，我们需要对模型进行评估。这可以通过将训练集中的一部分数据作为测试集，来计算模型的预测误差和准确率。

二，代码

代码中文注释非常清晰，按照示例数据修改格式，替换数据集即可运行，数据集为excel。

部分代码如下：

%%  清空环境变量
warning off             % 关闭报警信息
close all               % 关闭开启的图窗
clear                   % 清空变量
clc                     % 清空命令行
% restoredefaultpath
%% 导入数据
res=xlsread('数据集.xlsx');%%  数据分析
num_size = 0.8;                              % 训练集占数据集比例
outdim = 1;                                  % 最后一列为输出
num_samples = size(res, 1);                  % 样本个数
res = res(randperm(num_samples), :);         % 打乱数据集（不希望打乱时，注释该行）
num_train_s = round(num_size * num_samples); % 训练集样本个数
f_ = size(res, 2) - outdim;                  % 输入特征维度%%  划分训练集和测试集
P_train = res(1: num_train_s, 1: f_)';
T_train = res(1: num_train_s, f_ + 1: end)';
M = size(P_train, 2);P_test = res(num_train_s + 1: end, 1: f_)';
T_test = res(num_train_s + 1: end, f_ + 1: end)';
N = size(P_test, 2);%%  数据归一化
[p_train, ps_input] = mapminmax(P_train,0,1);
p_test = mapminmax('apply',P_test,ps_input);[t_train, ps_output] = mapminmax(T_train,0,1);
t_test = mapminmax('apply',T_test,ps_output);%% 节点个数
inputnum  = size(p_train, 1); % 输入层节点数
hiddennum = 15;                % 隐藏层节点数
outputnum = size(t_train, 1); % 输出层节点数......