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雷达卡
MATLAB实现基于TCN-LSTM时间卷积神经网络（TCN ）结合长短期记忆网络（LSTM）进行时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着科技的进步和数据量的急剧增加，时间序列数据的预测变得越来越重要。时间序列数据广泛存在于各个领域，如金融市场的股票预测、天气预报、工业生产监控以及电力负荷预测等。时间序列预测问题具有长期依赖性和非线性特征，如何准确地捕捉这些复杂关系成为了研究人员和工程师们的重要任务。
传统的时间序列分析方法，如自回归(AR)模型和滑动平均(SMA)模型，虽然在一些简单问题中能够有效工作，但在面对复杂的时序数据时，这些方法常常力不从心。为了更好地应对这些挑战，近年来深度学习方法逐渐被引入到时间序列预测中，尤其是长短期记忆网络(LSTM)和卷积神经网络(CNN)，它们能够自动学习数据中的复杂模式，且无需人工特征工程。结合这两者，提出了时间卷积神经网络（TCN）与LSTM相结合的混合模型，充分发挥了两者的优势，从而提升时间序列预测的性能。
TCN通过使用因果卷积来保证模型的时序一致性，且通过扩张卷积的方式有效捕捉了长时间依赖，解决了传统RNN中梯度消失和爆炸的问题。与 ...
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