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雷达卡
MATLAB
实现基于
TCN-Attention
时间卷积神经网络（
TCN）融合注意力机制进行多变量回归区间预测的详细项目实例
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在现代工业、金融、气象和医疗等多个领域，多变量时间序列数据的精准预测已成为关键技术之一。随着数据维度和复杂度的增加，传统的统计模型和浅层机器学习方法难以捕捉多变量时间序列中的复杂动态特征和非线性关系，导致预测效果有限。特别是在涉及连续时间序列的区间预测任务中，模型不仅需要给出点估计，还应提供置信区间或预测区间，以反映预测的不确定性，这对于风险管理和决策支持尤为重要。
时间卷积神经网络（Temporal Convolutional Network，TCN）作为一种基于卷积操作的深度学习架构，因其优异的序列建模能力和并行计算优势，近年来受到广泛关注。相比传统的循环神经网络（RNN）和长短期记忆网络（LSTM），TCN通过扩张卷积（dilated convolution）能够高效捕捉长时依赖，避免梯度消失问题，且训练速度更快，更适合处理长序列数据。 ...
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