Matlab
实现TCN-Transformer
的时间序列预测的详细项目实例
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时间序列预测是机器学习和人工智能中的一个关键问题，广泛应用于金融市场预测、气候变化监测、库存管理、传感器数据分析等领域。传统的时间序列预测方法包括自回归模型、滑动平均法、指数平滑法等，这些方法有各自的优势，但也存在一些局限性，如对复杂模式的捕捉能力不足。随着深度学习技术的不断进步，基于神经网络的方法已经逐渐取代了传统的统计方法，特别是在面对复杂的时间序列数据时。
近年来，卷积神经网络（CNN）和变换器（Transformer）等模型被广泛应用于序列数据的处理，尤其是在自然语言处理领域的成功应用为时序预测任务提供了新的思路。TCN（Temporal Convolutional Network）和Transformer这两种方法的结合，通过引入卷积神经网络和自注意力机制，有效地提高了时间序列数据的预测精度和泛化能力。
TCN和Transformer在时间序列预测中发挥了重要作用。TCN通过扩展卷积 ...