发帖
雷达卡
MATLAB
实现TCN-Transformer
时间序列预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
随着大数据和深度学习技术的迅速发展，时间序列预测问题变得越来越重要，尤其是在金融、气象、交通、医疗等多个领域。时间序列数据具有时间依赖性，其中当前时刻的数据值通常与历史数据密切相关。传统的时间序列预测方法，如ARIMA（自回归积分滑动平均模型）、SARIMA（季节性自回归积分滑动平均模型）、LSTM（长短期记忆网络）等，已被广泛应用于实际问题中。然而，随着问题复杂性的增加，这些传统方法逐渐显现出其局限性。
近年来，Transformer模型和时间卷积网络（TCN）在处理时间序列预测任务中展现出了极大的潜力。Transformer模型最早被提出用于自然语言处理（NLP），它通过自注意力机制能够捕捉长距离依赖关系。与LSTM相比，Transformer具有计算效率更高的优势，并能够更好地并行化处理数据。与此同时，TCN通过卷积操作捕捉时间序列中的局部特征，它比传统的RNN和LSTM更容易并行计算，也 ...
京公网安备 11010802022788号
