1.算法运行效果图预览
(完整程序运行后无水印)
2.算法运行软件版本
matlab2022a
3.部分核心程序
（完整版代码包含详细中文注释和操作步骤视频）
plot(gb1,'-bs',...
'LineWidth',1,...
'MarkerSize',6,...
'MarkerEdgeColor','k',...
'MarkerFaceColor',[0.9,0.0,0.0]);
xlabel('优化迭代次数');
ylabel('适应度值');
X = g1;
%设置网络参数
%卷积核
Nfilter= floor(X(1));%8;
%卷积核大小
Sfilter= floor(X(2));%5;
%丢失因子
drops = X(3);%0.025;
%残差块
Nblocks= floor(X(4));%4;
%特征个数
Nfeats = Dims;
%设置网络参数
lgraph=func_layers2(Dims,Dimso,X);
%参数设置
options= trainingOptions("adam",...
'InitialLearnRate',X(5),...
'MaxEpochs',500,...
'miniBatchSize',2,...
'Plots','training-progress',...
'Verbose', false);
%训练
[net,INFO]= trainNetwork(Ptrain_reshape, Ttrain_reshape, lgraph, options);
Rerr =INFO.TrainingRMSE;
Rlos =INFO.TrainingLoss;
figure
subplot(211)
plot(Rerr)
xlabel('迭代次数')
ylabel('RMSE')
gridon
subplot(212)
plot(Rlos)
xlabel('迭代次数')
ylabel('LOSS')
gridon
%仿真预测
tmps = predict(net, Ptest_reshape );
T_pred= double(tmps{1, 1});
%反归一化
T_pred= mapminmax('reverse', T_pred, vmax2);
ERR = mean(abs(T_test-T_pred));
ERR
figure
plot(T_test,'b','LineWidth', 1)
holdon
plot(T_pred,'r','LineWidth', 1)
legend('真实值','预测值')
xlabel('预测样本')
ylabel('预测结果')
gridon
figure
plotregression(T_test,T_pred,['回归']);
saveR2.mat Rerr Rlos T_test T_pred ERR gb1
4.算法理论概述
时间序列预测是根据历史时间序列数据来预测未来值的过程。在众多的预测方法中，TCN（时间卷积神经网络）由于其对序列数据的有效处理能力而被广泛应用，PSO（粒子群优化）则可以用于优化 TCN 的参数，以提高预测性能。TCN 主要由一系列的因果卷积层（Causal Convolution Layer）和残差连接（Residual Connection）组成。
经过多层卷积和处理后，TCN 的输出层将生成预测结果。对于时间序列预测任务，输出层的维度通常与预测的时间步长相对应。
基于 PSO 粒子群优化 TCN 时间序列预测的原理
首先，构建 TCN 网络结构用于时间序列预测，其参数（如卷积核权重、偏置等）初始化为随机值。然后，利用 PSO 算法来优化这些参数。
PSO 算法通过一群粒子在参数空间中搜索最优的 TCN 参数组合。每个粒子代表一组可能的 TCN 参数，通过计算适应度函数（基于预测误差）来评估粒子的好坏。
在每次迭代中，粒子根据自身的经验（个体最优位置）和群体的经验（全局最优位置）来更新自己的速度和位置，从而逐步靠近最优的 TCN 参数组合。
随着 PSO 的迭代进行，TCN 的参数不断优化，使得其在时间序列预测任务中的性能（如降低预测误差）不断提高。最终，经过多次迭代后，得到优化后的 TCN 模型用于时间序列预测。
