TCN matlab

TCN（时间卷积神经网络）是一种能够接受任意长度序列并输出相同长度的模型。TCN使用因果卷积结构，即每个时刻的输出只与该时刻之前的元素进行卷积。在MATLAB中实现TCN多输入多输出预测，可以使用MATLAB 2021b及以上版本。具体实现步骤如下：

1. 准备数据集：数据集应包含10个输入特征和3个输出变量。

2. 编写主程序文件（MainTCNM.m）：该文件是实现TCN预测模型的主要代码文件。可以在该文件中定义TCN模型的结构和参数，并进行数据预处理、模型训练和预测等操作。

3. 使用时间卷积网络建立预测模型：在主程序文件中，可以使用MATLAB的深度学习工具箱（Deep Learning Toolbox）中提供的相应函数来构建TCN模型。可以根据需求选择合适的模型结构和参数设置，并使用数据集进行模型的训练和验证。

参考资料中提供的SCI论文中的代码和数据可以作为参考，可以帮助理解和实现TCN预测模型。但请注意，确保代码和数据的合法性和适用性，并根据具体情况进行相应的修改和调整。