tcn-lstm-attention寿命预测

使用TCN-Attention模型进行寿命预测
为了实现寿命预测，可以采用一种融合了时间卷积网络（TCN）、长短期记忆网络（LSTM）和注意力机制的混合模型。这种组合能够有效捕捉时间序列中的局部特征、长期依赖关系，并突出显示重要时间段的数据。
构建模型架构
首先定义一个函数来创建包含上述组件的神经网络结构：
function model = create_model(input_size, hidden_units, num_layers, attention_units)
% 定义输入层
input_layer = layerGraph;

% 添加 TCN 层
tcn_output = add_tcn_layers(input_layer, input_size);

% 连接 LSTM 层
lstm_output = fullyConnectedLayer(hidden_units,'Name','fc_lstm');
lstm_output = bilstmLayer(num_layers,hidden_units,'OutputMode','sequence',...
'Name',['bilstm_' num2str(1)]);
lstm_output = addLayers(tcn_output,lstm_output);

% 应用注意力机制
attn_output = selfattentionLayer('NumFilters',attention_units,...
'KernelSize',7,'Stride',1,'Padding','same',...
'NormalizationFactor','softmax',...
'Name','self_attn');
final_output = addLayers(lstm_output,attn_output);

% 输出层配置
output_layer = regressionLayer('Name','output_regression');
model = addLayers(final_output,output_layer);

end
登录后复制
此部分代码展示了如何集成不同类型的深度学习模块到单一框架内[^2]。
数据预处理与训练流程
对于具体的应用场景——比如设备或生物体的寿命预测——需要准备适当的历史记录作为训练样本。假设有一个CSV文件存储着随时间变化的相关指标，则可按如下方式加载并整理这些资料：
import pandas as pd

# 读取数据集
data = pd.read_csv('lifetime_data.csv')

# 假设'Month'列为时间戳
if 'Month' in data.columns:
data['Month'] = pd.to_datetime(data['Month'])
data.set_index('Month', inplace=True)

# 特征工程：提取有用的统计量或其他衍生变量...
X_train, y_train = preprocess_for_prediction(data) # 自定义方法完成这一步骤
登录后复制
接着便是利用之前建立好的create_model()函数实例化具体的预测工具，并调用合适的API接口启动迭代优化过程[^3]。
结果评估与应用部署
经过充分训练后的模型应当具备良好的泛化能力和较高的准确性。此时可以通过交叉验证等手段进一步检验其表现；同时考虑将最终版本发布至生产环境以便实时监控目标对象的状态演变趋势，提前预警潜在风险事件的发生概率。