多特征变量序列预测(11) 基于Pytorch的TCN-GRU预测模型

往期精彩内容：

时序预测：LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较-CSDN博客

风速预测（一）数据集介绍和预处理-CSDN博客

风速预测（二）基于Pytorch的EMD-LSTM模型-CSDN博客

风速预测（三）EMD-LSTM-Attention模型-CSDN博客

风速预测（四）基于Pytorch的EMD-Transformer模型-CSDN博客

风速预测（五）基于Pytorch的EMD-CNN-LSTM模型-CSDN博客

风速预测（六）基于Pytorch的EMD-CNN-GRU并行模型-CSDN博客

风速预测（七）VMD-CNN-BiLSTM预测模型-CSDN博客

CEEMDAN +组合预测模型(BiLSTM-Attention + ARIMA)-CSDN博客

CEEMDAN +组合预测模型(CNN-LSTM + ARIMA)-CSDN博客

CEEMDAN +组合预测模型(Transformer - BiLSTM+ ARIMA)-CSDN博客

CEEMDAN +组合预测模型(CNN-Transformer + ARIMA)-CSDN博客

多特征变量序列预测(一)——CNN-LSTM风速预测模型-CSDN博客

多特征变量序列预测(二)——CNN-LSTM-Attention风速预测模型-CSDN博客

多特征变量序列预测(三)——CNN-Transformer风速预测模型-CSDN博客

多特征变量序列预测(四)Transformer-BiLSTM风速预测模型-CSDN博客

多特征变量序列预测(五) CEEMDAN+CNN-LSTM风速预测模型-CSDN博客

多特征变量序列预测(六) CEEMDAN+CNN-Transformer风速预测模型-CSDN博客

多特征变量序列预测(七) CEEMDAN+Transformer-BiLSTM预测模型-CSDN博客

基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-BiLSTM-Attention的预测模型-CSDN博客

基于麻雀优化算法SSA的CEEMDAN-Transformer-BiGRU预测模型-CSDN博客

多特征变量序列预测(八)基于麻雀优化算法的CEEMDAN-SSA-BiLSTM预测模型-CSDN博客

多特征变量序列预测(九)基于麻雀优化算法的CEEMDAN-SSA-BiGRU-Attention预测模型-CSDN博客

多特征变量序列预测(10)基于麻雀优化算法的CEEMDAN-SSA-Transformer-BiLSTM预测模型-CSDN博客

超强预测算法：XGBoost预测模型-CSDN博客

VMD + CEEMDAN 二次分解，BiLSTM-Attention预测模型-CSDN博客

VMD + CEEMDAN 二次分解，CNN-LSTM预测模型-CSDN博客

VMD + CEEMDAN 二次分解，CNN-Transformer预测模型-CSDN博客

基于麻雀优化算法SSA的预测模型——代码全家桶-CSDN博客

多特征变量序列预测 -TCN 预测模型-CSDN博客

前言

本文基于前期介绍的风速数据（文末附数据集），介绍一种基于TCN-GRU网络模型的多特征变量序列预测模型。TCN-GRU模型是一种结合了 Temporal Convolutional Network (TCN) 和 Gated Recurrent Unit (GRU) 的深度学习模型，用于时间序列预测任务。该模型结合了卷积神经网络的并行化计算和循环神经网络的记忆性能，能够有效地捕捉时间序列数据中的长期依赖关系，以提高时间序列数据的预测性能。

模型整体结构：数据集一共有天气、温度、湿度、气压、风速等九个变量，通过滑动窗口制作数据集，利用多变量来预测风速。通过TCN-GRU预测模型进提取特征后，再送入全连接层，实现高精度的预测模型。

1. TCN（Temporal Convolutional Network）是一种基于卷积神经网络的时间序列模型。它使用一维卷积层来捕捉时间序列数据中的局部和全局特征。通过多个卷积层和非线性激活函数的堆叠，TCN 可以有效地扩展感受野，捕捉不同时间尺度的信息。

2. GRU（Gated Recurrent Unit）是一种循环神经网络单元，用于处理序列数据。GRU 使用门控机制（门控单元）来控制信息的流动和记忆的更新。通过遗忘门、更新门和重置门，GRU 可以有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系，并避免梯度消失或梯度爆炸的问题。

3. TCN-GRU 预测模型将 TCN 和 GRU 结合在一起。首先，通过 TCN 层对时间序列数据进行特征提取和表示学习。然后，将 TCN 的输出作为 GRU 的输入，利用 GRU 的记忆性能进行进一步的序列建模和预测,能够高效的并行计算、有着较低的内存消耗、能够处理长期依赖关系和一定的灵活性。

风速数据集的详细介绍可以参考下文：

风速预测（一）数据集介绍和预处理_风速预测(一)数据集介绍和预处理-CSDN博客