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雷达卡
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Matlab实现TCN-Transformer的时间序列预测的详细项目实例 1
项目背景介绍 1
项目目标与意义 1
项目挑战 2
项目特点与创新 3
项目应用领域 3
项目效果预测图程序设计 4
项目模型架构 5
项目模型描述及代码示例 5
项目模型算法流程图 6
项目流程图设计 (plaintext 代码块)： 7
项目目录结构设计及各模块功能说明 7
项目部署与应用 9
项目扩展 11
项目应该注意事项 12
项目未来改进方向 12
项目总结与结论 13
程序设计思路和具体代码实现 13
第一阶段：环境准备 13
第二阶段：设计算法 16
第三阶段：构建模型 17
第四阶段：评估模型在测试集上的性能 18
第五阶段：精美GUI界面 20
第六阶段：防止过拟合 24
完整代码整合封装 26
时间序列预测是机器学习和人工智能中的一个关键问题，广泛应用于金融市场预测、气候变化监测、库存管理、传感器数据分析等领域。传统的时间序列预测方法包括自回归模型、滑动平均法、指数平滑法等，这些方法有各自的优势，但也存在一些局限性，如对复杂模式的捕捉能力不足。随着深度学习技术的不断进步，
基于神经网络的方法已经逐渐取代了传统的统计方法，特别是在面对复杂的时间序列数据时。
近年来，卷积神经网络（CNN）和变换器（Transformer）等模型被广泛应用于序列数据的处理，尤其是在自然语言处理领域的成功应用为时序预测任务提供了新的思路。TCN（Temporal Convolutional Network）和Transformer这两种方法的结合，通过引入卷积神经网络和自注意力机制，有效地提高了时间序列数据的预测精度和泛化能力。
TCN和Transformer在时间序列预测中发挥了重要作用。TCN通过扩展卷积层来增强对长序列数据的捕捉能力，解决了传统RNN（循环神经网络）模型在长序列上的训练困难。Trans ...
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