TCN-LSTM回归预测模型：实现与MATLAB应用

在深度学习领域，长短期记忆网络（LSTM）和时间卷积网络（TCN）是处理时间序列数据的常用方法。LSTM能够学习序列数据的长期依赖关系，而TCN在处理变长序列方面具有优势。结合这两种网络结构，可以构建一种强大的回归预测模型。
本文将详细介绍如何在MATLAB环境中实现TCN-LSTM回归预测模型。首先，我们需要导入数据并对其进行预处理，包括归一化、填充缺失值等。然后，我们将构建TCN和LSTM网络结构，并使用适当的损失函数和优化器进行训练。
在实现过程中，我们将通过实例展示如何构建多输入单输出（MISO）回归预测模型。这意味着我们的模型将接受多个输入特征，并预测单个目标值。这种模型结构在许多实际问题中都很常见，如预测股票价格、气温变化等。
为了使模型更加健壮和泛化能力更强，我们还将探讨一些正则化技术，如权重衰减和早期停止。这些技术可以帮助我们防止过拟合，提高模型的性能。
最后，我们将使用实际的时间序列数据来训练和测试我们的TCN-LSTM回归预测模型。通过对比模型的预测结果和实际数据，我们可以评估模型的性能，并根据需要调整网络结构和超参数。
总体而言，通过将TCN和LSTM结合，我们可以构建一个强大且灵活的回归预测模型。在MATLAB中的实现将帮助我们更好地理解模型的工作原理，并利用其进行实际问题的预测。