目录
- 强势改进！TCN-Transformer时间序列预测
- 预测效果
- 基本介绍
- 程序设计
- 参考资料
预测效果
基本介绍
1.Matlab实现TCN-Transformer时间序列预测；
2.运行环境为Matlab2023b；
3.单个变量时间序列预测；
4.data为数据集，excel数据，单列数据集，主程序运行即可,所有文件放在一个文件夹；
5.命令窗口输出R2、MSE、MAE、MAPE和MBE多指标评价；
TCN（时间卷积网络）：
TCN是一种专门用于处理时间序列数据的深度神经网络。它通过因果卷积和膨胀卷积的组合，有效捕获数据中的长期依赖关系。TCN的核心优势在于其能够并行处理多个时间步的输入，提高模型的训练和推理速度。
Transformer：
Transformer是一种基于自注意力机制的序列建模方法，最初在自然语言处理领域取得巨大成功。它通过自注意力机制建模序列中不同位置之间的依赖关系，捕捉全局上下文信息。Transformer的并行处理能力使其在处理长序列时具有显著优势。
输入层：接收多特征变量时间序列数据。
TCN层：利用因果卷积和膨胀卷积提取数据的全局空间特征。
Transformer层：通过自注意力机制捕捉数据的长期依赖关系，提取时序特征。
注意力融合层：将TCN和Transformer提取的特征作为输入，通过注意力机制融合时空特征。
全连接层：将融合后的特征映射到输出层，进行高精度预测。
程序设计
- 完整源码和数据获取方式私信回复MatlabTCN-Transformer时间序列预测 。
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