ui设计作品网站,建站之星好不好,自己建设网站平台步骤,wordpress建站吧目录 效果一览基本介绍程序设计参考资料 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#xff08;多头注意力-TCN-LSTM#xff09;是一种结合了多个注意力机制、时序卷积网络#xff08;TCN#xff0… 目录 效果一览基本介绍程序设计参考资料 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TCNTCN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LSTMLSTM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?spm1001.2014.3001.5501 [3] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/129433463?spm1001.2014.3001.5501
