基于TCN-GRU-Attention的时间序列预测实战（附MATLAB代码）

基于TCN-GRU-Attention的时间序列预测实战（附MATLAB代码）

时间序列预测在金融、气象、工业等领域有着广泛应用。单一的深度学习模型往往难以同时捕捉序列中的局部模式与长程依赖，而混合模型恰好能取长补短。本文将详细介绍如何使用TCN（时序卷积网络）+ GRU + 自注意力机制的组合模型进行时间序列预测，并给出完整的 MATLAB 实现与误差分析。

1. 模型整体思路

本次构建的 TCN-GRU-Attention 模型流水线如下：

• TCN 部分：通过膨胀卷积与残差连接，在不使用 RNN 的情况下捕捉多尺度时间依赖；
• GRU 部分：增强对序列顺序特征的建模能力；
• Self-Attention 部分：让模型自动关注更重要的历史时间步，进一步提升预测精度；
• 回归层：输出最终预测值。

实验在某个实际数据集上进行，以前 10 个时间步预测下一个时间步（kim=10, zim=1），70% 作为训练集，30% 作为测试集。

2. 数据准备与预处理

原始数据是一个 Excel 文件，程序先将其读入，然后通过滑动窗口重构为监督学习数据集。