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雷达卡
MATLAB
实现基于
TCN-Transformer
时间卷积网络（
TCN）结合Transformer
编码器进行多变量时间序列预测的详细项目实例
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随着信息技术的飞速发展，工业、金融、气象、医疗等领域产生了大量的多变量时间序列数据。这些数据不仅具有时间相关性，还反映了多个变量之间复杂的交互关系。如何从这些数据中提取有效信息并进行准确预测，成为推动智能决策和自动化系统的关键环节。传统时间序列预测方法如ARIMA、指数平滑等，在处理非线性、高维、长序列依赖时表现不足。深度学习方法的兴起，为时间序列预测带来了新的突破，尤其是卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）及其变种。
时间卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）作为一种基于卷积的序列建模方法，通过因果卷积和空洞卷积有效捕获长距离时间依赖，解决了传统RNN中梯度消失和计算效率低的问题。与此同时，Transformer模型以自注意力机制著称，擅长捕获序列中的全局依赖关系，广 ...
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