TCN matlab代码

TCN（Temporal Convolutional Network）是一种用于时间序列建模的深度学习模型。它通过卷积操作来捕捉时间序列中的长期依赖关系，并且在许多时间序列任务中表现出色。

以下是一个简单的TCN的Matlab代码示例：

% 导入数据
data = load('your_data.mat');
X = data.X; % 输入数据
Y = data.Y; % 目标数据

% 构建TCN模型
layers = [
    sequenceInputLayer(size(X,2))
    convolutionalLayer(64, 3, 'Padding', 'same')
    reluLayer()
    convolutionalLayer(128, 3, 'Padding', 'same')
    reluLayer()
    convolutionalLayer(256, 3, 'Padding', 'same')
    reluLayer()
    fullyConnectedLayer(size(Y,2))
    regressionLayer()
];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'MiniBatchSize', 32, ...
    'ValidationData', {X_val, Y_val}, ...
    'Plots', 'training-progress');

% 训练模型
net = trainNetwork(X_train, Y_train, layers, options);

% 使用模型进行预测
Y_pred = predict(net, X_test);

% 计算预测结果的误差
mse = mean((Y_pred - Y_test).^2);

% 显示预测结果
plot(Y_test);
hold on;
plot(Y_pred);
legend('真实值', '预测值');

这段代码展示了如何使用Matlab中的深度学习工具箱构建和训练一个简单的TCN模型。你需要将`your_data.mat`替换为你自己的数据文件，并根据你的数据和任务需求调整模型的结构和训练选项。