MATLAB实现TCN(时间卷积神经网络)四个输入三个输出
时间: 2023-07-20 21:20:59 浏览: 93
以下是一个实现TCN四个输入三个输出的MATLAB代码示例:
```matlab
% 准备数据集
X1 = input_sequence_1; % 第一个输入序列
X2 = input_sequence_2; % 第二个输入序列
X3 = input_sequence_3; % 第三个输入序列
X4 = input_sequence_4; % 第四个输入序列
Y1 = target_sequence_1; % 第一个目标序列
Y2 = target_sequence_2; % 第二个目标序列
Y3 = target_sequence_3; % 第三个目标序列
ds = combine(inputSize, X1, X2, X3, X4, Y1, Y2, Y3); % 组合成一个数据集
% 构建TCN模型
numFilters = 64;
filterSize = 3;
numOutputs = 3;
layers = [ ...
sequenceInputLayer(inputSize(1), 'Name', 'input1')
sequenceInputLayer(inputSize(2), 'Name', 'input2')
sequenceInputLayer(inputSize(3), 'Name', 'input3')
sequenceInputLayer(inputSize(4), 'Name', 'input4')
tcnLayer(numFilters, filterSize, 'Name', 'tcn')
repmat([
reluLayer('Name', 'relu')
batchNormalizationLayer('Name', 'bn')
], 3, 1)
repmat([
fullyConnectedLayer(numOutputs, 'Name', 'fc')
regressionLayer('Name', 'output')
], numOutputs, 1)
];
lgraph = layerGraph(layers);
% 训练模型
options = trainingOptions('adam', ...
'MaxEpochs', 100, ...
'MiniBatchSize', 32, ...
'ValidationData', validation_ds, ...
'ValidationFrequency', 10, ...
'Verbose', true);
net = trainNetwork(ds, lgraph, options);
% 测试模型
YPred = predict(net, test_ds);
rmse = sqrt(mean((YTest - YPred).^2));
```
在这个示例中,我们使用了四个输入序列和三个目标序列。我们使用了四个sequenceInputLayer来定义输入通道,并使用了一个tcnLayer作为TCN模型的核心。我们使用了三个fullyConnectedLayer和三个regressionLayer来定义输出通道。注意,我们在tcnLayer之后插入了一些常规的深度学习层,如reluLayer和batchNormalizationLayer,以增加模型的非线性性。在训练和测试模型时,我们需要对输入和目标序列进行适当的调整,以匹配数据集的格式。