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雷达卡
本项目基于MATLAB平台实现了一种融合时序卷积网络（TCN）、Transformer自注意力机制与长短时记忆网络（LSTM）的混合深度学习模型，适用于多变量时间序列的多步预测任务。该模型充分发挥了各类神经网络在时序建模中的优势，具备较强的特征提取与长期依赖捕捉能力。
核心功能概述
- 构建一个集成了TCN、Transformer和LSTM结构的复合型神经网络架构，用于高效处理复杂的时间序列数据。
- 支持对多变量输入进行未来多个时间步的预测输出。
- 提供完整的训练与测试流程，包含数据预处理、模型训练、结果预测及性能评估全流程。
- 输出多种可视化图表与量化指标，便于分析模型表现。
技术实现路径
整个系统依托于MATLAB Deep Learning Toolbox完成搭建与训练，采用模块化设计思路，确保各组件协同工作。
模型整体结构如下：
输入层 → TCN模块（带残差连接的因果卷积）→ 位置编码嵌入 → Transformer模块（含因果与全局自注意力）→ LSTM层 → 全连接层 → 输出层
训练过程中使用Adam优化器，并结合分段式学习率衰减策略以提升收敛稳定性；同时引入早停机制防止过拟合，训练过程支持实时可视化监控。
算法实施步骤
1. 数据准备与预处理
从Excel文件中加载原始多变量时间序列数据，并构造滑动窗口形式的样本对（输入序列-输出序列），以便适配序列预测任务的需求。
2. 数据集划分
按照设定比例将处理后的数据划分为训练集和测试集，确保测试数据不参与训练过程，以客观评估模型泛化能力。
3. 归一化处理
利用mapminmax函数将输入与输出变量统一映射至[0,1]区间，提升模型训练的数值稳定性和收敛速度。
4. 模型结构设计
- TCN模块：通过因果卷积保证模型仅依赖当前及历史信息，结合膨胀卷积扩大感受野，配合残差连接缓解梯度消失问题，有效提取局部时序模式。
- 位置编码：为输入序列添加位置信息，弥补Transformer结构本身对顺序敏感性不足的问题。
- Transformer层：集成因果掩码自注意力与全连接前馈网络，既能捕捉长距离依赖关系，又能保留时间方向约束。
- LSTM层：进一步挖掘经过高维变换后的时间动态特征，增强模型的记忆能力。
- 全连接+回归头：最终通过线性层还原预测维度，输出目标时间序列的多步预测值。
5. 模型训练
采用Adam优化器最小化均方误差损失函数，训练中启用学习率衰减与早停机制，提高训练效率并避免过拟合。训练过程支持实时绘制损失曲线等监控信息。
6. 预测与性能评估
模型预测完成后，通过反归一化将结果恢复至原始量纲，随后计算多项评价指标，包括决定系数（R）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、平均绝对百分比误差（MAPE）以及平均偏差误差（MBE）。
此外，系统生成一系列可视化图表，如：
- 训练集与测试集预测对比图
- 实际值与预测值拟合图
- 误差分布直方图
- 注意力权重热力图（如适用）
以上内容完整实现了多变量时间序列预测任务的技术闭环，具备良好的可复现性与扩展性。
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