用matlab进行TCN数据回归预测时从出现问题

Question

使用matlab进行编程时出现问题。试图使用TCN算法对一串55个数字进行回归预测，编程中规避了target的使用，也避免使用convolutionalLayer的使用，但是报错：无效表达式。请检查缺失的乘法运算符、缺失或不对称的分隔符或者其他语法错误。要构造矩阵，请使用方括号而不是圆括号。请问应该如何解决？

% 原始数据
data = [0,0.2,-0.76,-0.66,-0.46,0.14,0,-0.2,-0.4,-0.2,1.1,1.3,1.4,0.8,0.9,0.8,0.7,0.6,07,0.5,0.7,.4,-0.2,-0.10.3,-0.2,-0.5,-0.2,-0.2,0.3,0.5,1.3,1.7,2.4,2.9,2.9,2.7,3.1,3.7,4.2,3.6,3.2,2.9,2.4,1.2,1.2,1,1,-0.2,0.1,-0.6,-1.2,-0.8,-1,-1.2];

% 数据预处理
inputData = data(1:end-1); % 输入数据
targetData = data(2:end); % 目标数据

% 构建TCN模型
layers = [
    sequenceInputLayer(1)
    fullyConnectedLayer(10)
    tcnLayer(10, 5) % TCN层，10个滤波器，每个滤波器长度为5
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer
          ];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'MiniBatchSize', 10, ...
    'InitialLearnRate', 0.01, ...
    'Verbose', false);

% 训练模型
net = trainNetwork(inputData, targetData, layers, options);

% 预测结果
predictedData = predict(net, inputData);

% 绘制原始数据和预测结果
figure;
hold on;
plot(data, 'b', 'LineWidth', 1.5);
plot(2:length(data), predictedData, 'r--', 'LineWidth', 1.5);
legend('原始数据', '预测结果');
xlabel('样本序号');
ylabel('数值');
title('TCN数据回归预测');
hold off;

Answer 1

2401_82512376 下午好🌅🌅🌅
本答案参考通义千问

在使用MATLAB进行TCN数据回归预测时，您遇到了一个关于无效表达式的错误。这个错误通常是由于语法不正确或者使用了错误的操作符导致的。根据您提供的代码，问题可能出在tcnLayer函数的参数上。下面是修复这个问题的步骤：

1. 修复tcnLayer参数: 在tcnLayer函数中，第一个参数是输出维度（即滤波器数量），第二个参数是每个滤波器的长度。确保这两个参数是正确的。例如，如果滤波器数量是10，每个滤波器长度是5，那么应该这样写：

   layers = [
       sequenceInputLayer(1)
       fullyConnectedLayer(10)
       tcnLayer(10, 5) % 10个滤波器，每个滤波器长度为5
       fullyConnectedLayer(1)
       regressionLayer
   ];
   

2. 确认输入和目标数据格式: 确保inputData和targetData的数据格式正确，它们应该是向量形式，而不是矩阵。如果原始数据已经是向量，那么不需要更改。但如果原始数据是矩阵，请将其转置为向量：

   inputData = data'; % 如果data是矩阵，将其转置
   targetData = data(2:end)'; % 同样转置targetData
   

3. 重新训练和预测: 修复上述问题后，重新运行trainNetwork和predict函数。

完整的修复代码如下：

% 数据预处理
inputData = data'; % 将data转置为向量
targetData = data(2:end)'; % 转置targetData

% 构建TCN模型
layers = [
    sequenceInputLayer(1)
    fullyConnectedLayer(10)
    tcnLayer(10, 5) % 10个滤波器，每个滤波器长度为5
    fullyConnectedLayer(1)
    regressionLayer
];

% 设置训练选项
options = trainingOptions('adam', ...
    'MaxEpochs', 100, ...
    'MiniBatchSize', 10, ...
    'InitialLearnRate', 0.01, ...
    'Verbose', false);

% 训练模型
net = trainNetwork(inputData, targetData, layers, options);

% 预测结果
predictedData = predict(net, inputData);

% 绘制原始数据和预测结果
figure;
hold on;
plot(data, 'b', 'LineWidth', 1.5);
plot(2:length(data), predictedData, 'r--', 'LineWidth', 1.5);
legend('原始数据', '预测结果');
xlabel('样本序号');
ylabel('数值');
title('TCN数据回归预测');
hold off;

请尝试以上修改，并检查您的代码以确保没有其他潜在的问题。如果问题仍然存在，可能需要进一步检查数据或网络结构设置。