时序预测 | Python基于Multihead-Attention-TCN-LSTM的时间序列预测
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- 基本介绍
- 程序设计
- 参考资料
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效果一览
基本介绍
时序预测 | Python基于Multihead-Attention-TCN-LSTM的时间序列预测
Multihead-Attention-TCN-LSTM（多头注意力-TCN-LSTM）是一种结合了多个注意力机制、时序卷积网络（TCN）和长短期记忆网络（LSTM）的模型，用于时间序列预测。
输入层：将时间序列数据输入模型。时间序列可以是单变量（仅有一个特征）或多变量（多个特征）。
多头注意力（Multihead Attention）：在这一层，模型会对输入数据进行多个注意力计算。每个注意力头都会学习不同的关注点，从而捕捉输入序列中的不同特征。这有助于提取输入数据中的重要信息。
时序卷积网络（TCN）：TCN是一种具有扩展感受野的卷积神经网络，适用于处理时间序列数据。TCN的主要优点在于它能够捕捉不同时间尺度的特征。通过堆叠多个TCN层，模型可以学习到更复杂的时间依赖关系。
长短期记忆网络（LSTM）：LSTM是一种适用于处理序列数据的循环神经网络。它可以有效地处理长期依赖关系，并且能够记忆并利用过去的信息。在Multihead-Attention-TCN-LSTM模型中，LSTM可以进一步捕捉时间序列中的上下文信息。
输出层：最后一层通常是一个全连接层，用于将模型的输出映射到所需的预测目标。对于时间序列预测任务，可以是一个回归层（用于连续值预测）或分类层（用于离散值预测）。
程序设计
- 完整程序和数据获取方式：私信博主回复时序预测 | Python基于Multihead-Attention-TCN-LSTM的时间序列预测。
参考资料
[1] http://t.csdn.cn/pCWSp
[2] https://download.csdn.net/download/kjm13182345320/87568090?spm=1001.2014.3001.5501
[3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm=1001.2014.3001.5501