【Transformer回归预测】基于TCN-Transformer实现数据回归预测附Matlab代码

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🔥内容介绍

一、开篇：为什么需要 TCN-Transformer 做回归预测？

在时序数据预测、工业参数拟合、金融指标预测等场景中，传统回归模型（如 LR、XGBoost）难以捕捉数据的长时依赖和局部特征，而纯 Transformer 虽擅长长序列建模，却对局部细节的捕捉不足。TCN-Transformer 融合了时序卷积网络（TCN）的局部特征提取能力和 Transformer 的长时依赖建模优势，既能精准抓取数据中的局部趋势（如短期波动、突变点），又能挖掘跨时间步的全局关联，让回归预测更精准、更稳健。

无论是处理工业传感器数据、电力负荷数据，还是用户行为序列数据，TCN-Transformer 都能凭借 “局部 + 全局” 的双重建模能力，实现比单一模型更优的回归效果。

二、核心概念速通：TCN 与 Transformer 的 “强强联合”

在深入实现前，先搞懂两个核心模块的作用，避免陷入技术细节迷宫：

1. 时序卷积网络（TCN）：局部特征的 “精准捕捉器”

核心作用：专门提取数据的局部特征（如相邻时间步的关联、短期趋势变化），解决 Transformer 对局部细节不敏感的问题。

关键优势：采用因果卷积（确保预测不依赖未来数据）+ 膨胀卷积（无需增加参数量即可扩大感受野），能高效捕捉不同尺度的局部信息。

在回归任务中：比如处理电力负荷数据时，TCN 可先提取日内负荷波动、时段性峰值等局部特征，为后续全局建模打基础。

2. Transformer（解码器 / 编码器结构）：长时依赖的 “全局连接器”

核心作用：通过自注意力机制（Self-Attention），挖掘数据的长时依赖关系（如跨日、跨周的负荷关联，或工业参数的长期趋势）。

关键优势：自注意力机制可并行计算，且能为不同时间步分配不同权重，精准识别对预测结果影响最大的历史信息。

在回归任务中：针对长时序数据（如 30 天的气象数据预测第 31 天的温度），Transformer 能捕捉跨时间步的全局关联，避免因序列过长导致的特征丢失。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

%% 重构数据集

X = xlsread('2007-2020光伏_步长15min.xlsx','D2:M5000');

num_samples = length(X); % 样本个数

kim = 10; % 延时步长（kim个历史数据作为自变量）

zim = 1; % 跨zim个时间点进行预测

or_dim = size(X,2);

%% 重构数据集

for i = 1: num_samples - kim - zim + 1

res(i, :) = [reshape(X(i: i + kim - 1,:), 1, kim*or_dim), X(i + kim + zim - 1,:)];

end

%% 训练集和测试集划分

outdim = 1; % 最后一列为输出

num_size = 0.9; % 训练集占数据集比例

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

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)';

🔗 参考文献

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🌟 机器学习和深度学习时序、回归、分类、聚类和降维

2.1 bp时序、回归预测和分类

2.2 ENS声神经网络时序、回归预测和分类

2.3 SVM/CNN-SVM/LSSVM/RVM支持向量机系列时序、回归预测和分类

2.4 CNN|TCN|GCN卷积神经网络系列时序、回归预测和分类

2.5 ELM/KELM/RELM/DELM极限学习机系列时序、回归预测和分类

2.6 GRU/Bi-GRU/CNN-GRU/CNN-BiGRU门控神经网络时序、回归预测和分类

2.7 ELMAN递归神经网络时序、回归\预测和分类

2.8 LSTM/BiLSTM/CNN-LSTM/CNN-BiLSTM/长短记忆神经网络系列时序、回归预测和分类

2.9 RBF径向基神经网络时序、回归预测和分类

2.10 DBN深度置信网络时序、回归预测和分类

2.11 FNN模糊神经网络时序、回归预测

2.12 RF随机森林时序、回归预测和分类

2.13 BLS宽度学习时序、回归预测和分类

2.14 PNN脉冲神经网络分类

2.15 模糊小波神经网络预测和分类

2.16 时序、回归预测和分类

2.17 时序、回归预测预测和分类

2.18 XGBOOST集成学习时序、回归预测预测和分类

2.19 Transform各类组合时序、回归预测预测和分类

方向涵盖风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、用电量预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

🌟图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

🌟 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、充电车辆路径规划（EVRP）、双层车辆路径规划（2E-VRP）、油电混合车辆路径规划、船舶航迹规划、全路径规划规划、仓储巡逻、公交车时间调度、水库调度优化、多式联运优化

🌟 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化、车辆协同无人机路径规划、

🌟 通信方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化、水声通信、通信上传下载分配

🌟 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化、心电信号、DOA估计、编码译码、变分模态分解、管道泄漏、滤波器、数字信号处理+传输+分析+去噪、数字信号调制、误码率、信号估计、DTMF、信号检测

🌟电力系统方面

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