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雷达卡
Matlab
基于TCN-Transformer+LSTM
双输入神经网络时间序列预测的详细项目实例
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随着人工智能技术的快速发展，基于深度学习的时间序列预测方法逐渐成为了各个领域中的热门研究方向，特别是在金融、气象、能源等领域。时间序列预测的核心任务是通过历史数据推测未来的数据变化趋势，具有广泛的应用价值。然而，传统的时间序列分析方法多依赖于统计学模型，如ARIMA、移动平均等，这些方法在面对大规模复杂数据时往往表现不足，难以捕捉数据中的非线性和长时序依赖关系。近年来，基于深度学习的时间序列预测方法逐渐成为研究的主流，尤其是在长序列数据处理上，表现出较为优越的性能。
近年来，卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）、以及Transformer等深度学习模型已被广泛应用于时间序列的预测任务。结合这几种模型，可以更好地处理时间序列数据中的空间特征和时间依赖关系。因此，TCN-Transformer+LSTM双输入神经网络应运而生，成为解决复杂时间序列预测问题的新途径 ...
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