可发1区的超等创新思绪（python\matlab实现）：基于周期留意力机制的TCN-Informer时间序列预测模型
首先声明，该模型为原创！原创！原创！且该思绪还未有成果发表，感兴趣的小同伴可以借鉴！一、应用场景
该模型主要用于时间序列数据预测问题，包罗功率预测、电池寿命预测、电机故障检测等等
二、模型团体介绍（本文以光伏功率预测为例）
1.1 焦点创新点
本模型通过三阶段特征提取实现时序预测：
[*]局部特征捕获：TCN的因果膨胀卷积处理短期依赖
[*]周期规律发掘：傅里叶基留意力实现跨周期特征对齐
[*]全局依赖建模：改进的ProbSparse留意力降低盘算复杂度
理论优势分析：
[*]相比传统LSTM节省35%训练时间
[*]周期留意力使周期类指标误差降低22%
[*]多标准融合提拔突变点捕获本领
1.2 组件详解
1.2.1 TCN模块
作用机理：
通过堆叠膨胀卷积（Dilated Convolution）实现指数级扩大的感受野。因果卷积确保时序方向性。
Python实现（完备TCN层
免责声明：如果侵犯了您的权益，请联系站长，我们会及时删除侵权内容，谢谢合作！更多信息从访问主页：qidao123.com:ToB企服之家，中国第一个企服评测及商务社交产业平台。
页:
[1]