TCN-GRU多变量回归模型及评价指标分析

资源摘要信息: "本资源提供了关于时间卷积网络-门控循环单元（TCN-GRU）在回归预测领域的应用，特别是TCN-GRU多变量回归组合预测模型的相关信息。该模型属于多输入单输出模型，并包含了多个评价指标来衡量模型性能，包括R2、MAE、MSE、RMSE和MAPE等。这些指标有助于评估模型对于真实值的拟合程度和预测误差。文档中还强调了代码质量的高水准，这意味着代码易于理解和修改，并且可以方便地应用于其他数据集。" 知识点详细说明： 1. 时间卷积网络（TCN）和门控循环单元（GRU）介绍： - 时间卷积网络（TCN）是一种用于处理时间序列数据的神经网络架构，它利用一维卷积层对时间序列进行建模，能够捕捉序列中的长期依赖关系。 - 门控循环单元（GRU）是循环神经网络（RNN）的一种变体，它通过两个门控机制（重置门和更新门）来控制信息流，有效地解决了传统RNN的梯度消失问题，使得模型能够学习到更长范围的依赖关系。 2. TCN-GRU多变量回归组合预测模型： - 多变量回归模型是指因变量（输出变量）是多个自变量（输入变量）的函数的模型。在TCN-GRU中，多变量意味着模型处理的输入数据具有多个特征或变量。 - 组合预测模型是指结合两种或两种以上的预测方法来提高预测精度的模型。TCN-GRU模型将TCN的时间序列处理能力和GRU的序列建模能力结合起来，形成一种有效的组合模型。 3. 多输入单输出模型： - 在多输入单输出（MISO）模型中，模型接受多个输入变量，并产生单一输出变量。这种模型结构在许多实际问题中很常见，如股价预测、天气预报等。 4. 评价指标： - R2（决定系数）：表示模型预测值与实际值之间的拟合程度，其值范围通常在0到1之间，越接近1表明模型的拟合程度越好。 - MAE（平均绝对误差）：表示预测值与实际值之间的绝对误差的平均值，用于衡量预测的准确性。 - MSE（均方误差）：表示预测值与实际值之间差的平方的平均值，它对大的误差赋予更大的权重。 - RMSE（均方根误差）：MSE的平方根，同样用于衡量预测的准确性，对大的误差更为敏感。 - MAPE（平均绝对百分比误差）：表示预测值与实际值之间的绝对误差占实际值百分比的平均值，用于衡量预测值的相对准确性。 5. 代码质量与数据替换： - 高质量的代码意味着代码结构清晰、注释详尽、易于理解和维护。这为学习者和研究人员提供了便利，因为他们可以快速地理解和修改代码，以及将其应用于新的数据集或问题中。 资源文件列表分析： - "新建 DOCX 文档.docx"可能包含了项目的详细描述、研究成果或会议记录。 - "main.m"、"QRegressionLayer.m"和"spatialDropoutLayer.m"可能为MATLAB代码文件，分别为主函数、用于回归预测的层实现以及空间dropout层的实现。这些文件是实现TCN-GRU模型的核心组件。 - "3.png"、"4.png"、"1.png"、"2.png"可能是模型的图表展示或数据可视化图像，有助于理解模型的结构、训练过程和结果。 - "新建 PPTX 演示文稿.pptx"可能是一个用于展示项目研究成果、进度或计划的演示文稿。 - "data.xlsx"是一个Excel工作簿文件，可能包含了实验中使用的数据集，这对于复现实验结果和进一步分析是必要的。