TCN时间序列预测代码

时间序列预测的TCN代码可以按照以下步骤进行：

1. 导入所需的库：

import numpy as np
import pandas as pd
from sklearn.preprocessing import MinMaxScaler
from tensorflow.keras.models import Sequential
from tensorflow.keras.layers import Dense, Flatten
from tensorflow.keras.layers import Conv1D
from tensorflow.keras.callbacks import EarlyStopping

2. 准备数据：

# 加载时间序列数据
data = pd.read_csv('your_data.csv')

# 数据预处理
scaler = MinMaxScaler()
scaled_data = scaler.fit_transform(data)

# 划分训练集和测试集
train_size = int(len(scaled_data) * 0.8)
train_data = scaled_data[:train_size]
test_data = scaled_data[train_size:]

3. 创建和训练TCN模型：

# 定义模型
model = Sequential()
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu', input_shape=(input_shape, 1)))
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(Conv1D(filters=64, kernel_size=3, activation='relu'))
model.add(Flatten())
model.add(Dense(1))

# 编译模型
model.compile(optimizer='adam', loss='mse')

# 定义早停策略
early_stopping = EarlyStopping(monitor='val_loss', patience=10)

# 训练模型
model.fit(train_data, train_labels, validation_data=(test_data, test_labels), epochs=100, callbacks=[early_stopping])

4. 进行预测：

# 对测试集进行预测
predictions = model.predict(test_data)

# 反缩放预测结果
real_predictions = scaler.inverse_transform(predictions)

5. 评估预测结果：

# 计算均方误差
mse = mean_squared_error(real_y, real_predictions)

# 计算R2分数
r2 = r2_score(real_y, real_predictions)

# 计算平均相对误差
per_real_loss = (real_y - real_predictions) / real_y
avg_per_real_loss = np.mean(np.abs(per_real_loss))

以上是TCN时间序列预测代码的基本步骤。你可以根据自己的数据和需求进行相应的调整和优化。