【TCN回归预测】基于时间卷积网络-长短期记忆神经网络TCN-LSTM实现瓦斯浓度多输入单输出预测附matlab代码

✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，代码获取、论文复现及科研仿真合作可私信。

个人主页：Matlab科研工作室

个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器         电力系统

信号处理               图像处理               路径规划       元胞自动机         无人机

物理应用             机器学习

内容介绍

瓦斯浓度预测是煤矿安全生产的重要环节。本文提出了一种基于时间卷积网络（TCN）和长短期记忆神经网络（LSTM）相结合的TCN-LSTM模型，用于瓦斯浓度多输入单输出预测。该模型充分利用了TCN在提取时间序列特征方面的优势，并结合了LSTM对长期依赖关系的建模能力，提高了预测精度。

1. 问题描述

瓦斯浓度预测的目标是根据历史瓦斯浓度数据和其他相关因素（如风速、风压、采煤机位置等），预测未来某一时刻的瓦斯浓度。由于瓦斯浓度受多种因素影响且具有非线性变化特征，传统的预测方法难以取得较好的效果。

2. TCN-LSTM模型

TCN-LSTM模型由TCN层和LSTM层组成。TCN层负责提取时间序列特征，而LSTM层负责建模长期依赖关系。

TCN层

TCN层由多个卷积层堆叠而成，每个卷积层包含一个因果卷积核和一个ReLU激活函数。因果卷积核确保模型只使用过去的信息进行预测，避免信息泄露。

LSTM层

LSTM层由多个LSTM单元组成，每个LSTM单元包含三个门结构：输入门、遗忘门和输出门。这些门结构控制着信息流入、遗忘和输出的过程，使LSTM层能够学习长期依赖关系。

3. 模型训练

TCN-LSTM模型的训练过程包括以下步骤：

1. 数据预处理：将历史瓦斯浓度数据和其他相关因素标准化。

2. 模型构建：根据具体问题定义TCN层和LSTM层的结构。

3. 损失函数：使用均方误差（MSE）作为损失函数。

4. 优化器：使用Adam优化器进行模型训练。

4. 实验结果

在真实煤矿瓦斯浓度数据集上对TCN-LSTM模型进行了实验。实验结果表明，TCN-LSTM模型的预测精度明显优于传统的预测方法，如ARIMA和BP神经网络。

5. 结论

本文提出的TCN-LSTM模型是一种有效的多输入单输出瓦斯浓度预测方法。该模型充分利用了TCN和LSTM的优势，提高了预测精度。该模型可以应用于煤矿瓦斯浓度实时监测和预警，为煤矿安全生产提供技术保障

部分代码

%% 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 %% 导入数据 res = xlsread( ’数据集.xlsx’ ); %% 划分训练集和测试集 temp = randperm(357); P_train = res(temp(1: 240), 1: 12) ’; T_train = res(temp(1: 240), 13)’ ; M = size(P_train, 2); P_test = res(temp(241: end), 1: 12) ’; T_test = res(temp(241: end), 13)’ ; 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);

⛳️ 运行结果

参考文献

[1] Bai, S., Kolter, J. Z., & Koltun, V. (2018). An empirical evaluation of generic convolutional and recurrent networks for sequence modeling. arXiv preprint arXiv:1803.01271. [2] Hochreiter, S., & Schmidhuber, J. (1997). Long short-term memory. Neural computation, 9(8), 1735-1780.

部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

 关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

 私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

1 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、 集装箱船配载优化、 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

2 机器学习和深度学习方面

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

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

2.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

3 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

4 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

5 无线传感器定位及布局方面

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

6 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

7 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

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长 金属腐蚀

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合