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雷达卡
Matlab
实现TCN-LSTM
时间卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多输入多输出预测的详细项目实例
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随着科技的不断进步，时间序列数据的分析和预测在许多领域中变得越来越重要。在金融、气象、能源、交通等多个领域中，时间序列数据往往展现出复杂的规律和趋势，需要借助高效的模型进行处理和预测。传统的时间序列预测方法，如
ARIMA
模型和回归分析，虽然在一些简单场景下能够取得不错的效果，但面对大量高维、多变量、非线性、长时间跨度的复杂数据时，效果往往有限。
近年来，深度学习技术在许多领域中取得了突破性的进展，尤其是在处理时间序列数据方面。卷积神经网络（
CNN）和长短期记忆网络（
LSTM
）等深度学习模型在处理时序数据时展现出了良好的效果，尤其是在捕捉数据中的时序关系和非线性特征方面。
TCN（Temporal Convolutional Network
）是一种基于卷积神经网络的时间序列处理模型，其能够通过卷积层对时序数据进行有效建模，相较于传统的
RNN（循环神经网络） ...
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