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雷达卡
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MATLAB实现TCN-Transformer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（文本版） 6
项目目录结构设计及各模块功能说明 7
项目部署与应用 8
项目扩展 10
项目应该注意事项 11
项目未来改进方向 13
项目总结与结论 14
程序设计思路和具体代码实现 14
第一阶段：环境准备 14
第二阶段：设计算法 17
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 23
完整代码整合封装 26
随着人工智能和大数据技术的迅猛发展，时间序列预测成为金融、能源、交通、医疗等多个关键行业的重要研究方向。准确的时间序列预测可以显著提升企业决策效率、降低运营成本并提升用户满意度。然而传统方法如
ARIMA
、LSTM
等模型在处理复杂长序列、非线性结构以及多尺度动态模式时存在明显性能瓶颈。近年来，深度学习在时间序列预测任务中展现出卓越性能，尤其是基于因果卷积结构的时序卷积网络（
Temporal Convolutional Network, TCN
）和基于注意力机制的
Transformer
模型，在多个实际场景中均取得显著成效。
TCN具有良好的并行性与可解释性，其因果卷积设计有效避免信息泄露问题，适合长序列处理。而
Transformer
具备全局注意力机制，可从全时域捕获动态变化特征，两者结合有望提升模型对非平稳序列、突变事件以及长短依赖结构的建模能力。尤其在电力负荷预测、金融时间序列建模、智能制造状态识别等任务中，
TCN-Transformer
混合架构相比单一模型更具稳定性和泛化能 ...
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