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雷达卡
Matlab
实现SSA-TCN
麻雀搜索算法（
SSA）优化时间卷积网络时序预测的详细项目实例
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时序数据预测问题是近年来机器学习和深度学习领域的重要研究方向之一。在众多时序数据预测的算法中，卷积神经网络（CNN）已成为一种被广泛使用的工具，尤其在处理图像数据时展现出其强大的特征提取能力。然而，在时序数据的处理上，传统的卷积神经网络存在一定的局限性，无法有效地捕捉时间序列中的长短期依赖关系，导致其在某些时序预测任务中的效果不理想。为了克服这些问题，研究人员提出了基于卷积的时序卷积网络（TCN，Temporal Convolutional
Networks），它能够通过扩展卷积核的长度和增大网络的深度来捕获时间序列中的长时依赖关系。
然而，TCN虽然在时序数据建模方面取得了显著进展，但其模型的超参数配置仍然是一个难题，往往依赖于人工的经验调参，且随着模型复杂度的增加，优化难度也随之增加。为了克服这一问题，近年来自然启发算法（如粒子群优化算法、遗传算法等）被广泛应用于深度学习 ...
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