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

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，擅长数据处理、建模仿真、程序设计、完整代码获取、论文复现及科研仿真。
🍎 往期回顾关注个人主页：Matlab科研工作室
👇 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料
🍊个人信条：格物致知,完整Matlab代码获取及仿真咨询内容私信。

🔥内容介绍

一、研究背景与问题提出

（一）时间序列预测的场景扩展与新挑战

时间序列预测在实际应用中面临更多复杂场景，除传统的多尺度特征耦合、长时程依赖等问题外，新增核心挑战：

小样本数据约束：部分领域（如小众工业生产、新型监测场景）难以获取大规模标注数据，传统深度学习模型易过拟合；

非线性拟合需求：真实时序数据的演化规律常呈现强非线性，线性模型或简单深度学习模型难以精准建模；

模型泛化能力要求：在数据分布偏移、噪声干扰加剧的场景下，需保证预测精度的稳定性；

部署成本限制：边缘计算、嵌入式设备场景对模型复杂度、推理速度有严格要求，复杂深度学习模型适配性不足。

传统混合模型的局限性：

深度学习混合模型（如 BiTCN-GRU、TCN-LSTM）依赖大规模数据训练，小样本场景下性能急剧下降；

单一 SVM 模型直接处理原始时序数据时，难以捕捉多尺度局部特征与时序依赖性，预测精度有限；

统计模型与 SVM 的结合方案（如 ARIMA-SVM）未充分挖掘时序数据的局部精细特征，对复杂波动的适配性差。

因此，亟需设计一种兼具 “时序特征提取能力” 与 “小样本鲁棒性” 的混合模型，适配更多实际应用场景。

（二）BiTCN 与 SVM 的协同优势

双向时序卷积网络（BiTCN）与支持向量机（SVM）的混合架构，通过功能互补解决上述挑战，核心协同优势如下：

BiTCN 的核心支撑作用：基于扩张卷积与双向结构，高效提取时序数据的短、中、长多尺度局部特征，破坏原始数据的时序冗余性，将高维原始序列转化为低维、紧致的特征向量，为后续预测提供优质输入；

SVM 的核心预测作用：采用核函数机制实现高维空间的非线性映射，无需依赖大规模数据即可构建鲁棒的回归模型，对小样本、噪声数据的拟合能力强；模型结构简单，推理速度快，部署成本低；

混合架构优势：BiTCN 负责 “特征工程自动化”，替代人工特征提取（如滑动平均、差分处理），避免特征设计的主观性；SVM 负责 “非线性回归预测”，解决小样本、强非线性场景下的预测难题，实现 “特征提取 - 非线性拟合” 的端到端优化。

基于此，本文提出 BiTCN-SVM 混合模型，通过 BiTCN 提取时序特征、SVM 完成回归预测，兼顾特征捕捉能力与鲁棒性，适配小样本、强非线性、低部署成本的时间序列预测场景。

二、核心理论基础

（一）双向时序卷积网络（BiTCN）原理回顾

BiTCN 作为特征提取核心模块，保留原有的核心设计：

因果卷积：确保预测无未来信息泄露，输出仅依赖历史数据；

扩张卷积：通过扩张因子 d（2^i）指数级扩大感受野，高效捕捉多尺度特征；

双向结构：正向 TCN 捕捉历史→当前的正向依赖，反向 TCN 捕捉当前→历史的反向依赖，融合后得到全面的时序特征表示；

输出形式：将时序序列转化为固定维度的高维特征向量，适配 SVM 的输入要求。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🏆团队擅长辅导定制多种科研领域MATLAB仿真，助力科研梦：

🌟 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化、背包问题、风电场布局、时隙分配优化、最佳分布式发电单元分配、多阶段管道维修、工厂-中心-需求点三级选址问题、应急生活物质配送中心选址、基站选址、道路灯柱布置、枢纽节点部署、输电线路台风监测装置、集装箱调度、机组优化、投资优化组合、云服务器组合优化、天线线性阵列分布优化、CVRP问题、VRPPD问题、多中心VRP问题、多层网络的VRP问题、多中心多车型的VRP问题、动态VRP问题、双层车辆路径规划（2E-VRP）、充电车辆路径规划（EVRP）、油电混合车辆路径规划、混合流水车间问题、订单拆分调度问题、公交车的调度排班优化问题、航班摆渡车辆调度问题、选址路径规划问题、港口调度、港口岸桥调度、停机位分配、机场航班调度、泄漏源定位、冷链、时间窗、多车场等、选址优化、港口岸桥调度优化、交通阻抗、重分配、停机位分配、机场航班调度、通信上传下载分配优化

🌟 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

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置、有序充电、MPPT优化、家庭用电、电/冷/热负荷预测、电力设备故障诊断、电池管理系统（BMS）SOC/SOH估算（粒子滤波/卡尔曼滤波）、多目标优化在电力系统调度中的应用、光伏MPPT控制算法改进（扰动观察法/电导增量法）、电动汽车充放电优化、微电网日前日内优化、储能优化、家庭用电优化、供应链优化\智能电网分布式能源经济优化调度，虚拟电厂，能源消纳，风光出力，控制策略，多目标优化，博弈能源调度，鲁棒优化

电力系统核心问题经济调度：机组组合、最优潮流、安全约束优化。新能源消纳：风光储协同规划、弃风弃光率量化、爬坡速率约束建模多能耦合系统：电-气-热联合调度、P2G与储能容量配置新型电力系统关键技术灵活性资源：虚拟电厂、需求响应、V2G车网互动、分布式储能优化稳定与控制：惯量支撑策略、低频振荡抑制、黑启动预案设计低碳转型：碳捕集电厂建模、绿氢制备经济性分析、LCOE度电成本核算风光出力预测：LSTM/Transformer时序预测、预测误差场景生成（GAN/蒙特卡洛）不确定性优化：鲁棒优化、随机规划、机会约束建模能源流分析、PSASP复杂电网建模，经济调度，算法优化改进，模型优化，潮流分析，鲁棒优化，创新点，文献复现微电网配电网规划，运行调度，综合能源，混合储能容量配置，平抑风电波动，多目标优化，静态交通流量分配，阶梯碳交易，分段线性化，光伏混合储能VSG并网运行，构网型变流器，虚拟同步机等包括混合储能HESS：蓄电池+超级电容器，电压补偿,削峰填谷，一次调频，功率指令跟随，光伏储能参与一次调频，功率平抑，直流母线电压控制；MPPT最大功率跟踪控制，构网型储能，光伏，微电网调度优化，新能源，虚拟同同步机，VSG并网，小信号模型