MATLAB
实现基于
TCN-BiLSTM-MATT
时间卷积双向长短期网络融合多头注意力进行多变量时序预测的详细项目实例
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随着数据科学和人工智能技术的迅速发展，时间序列预测已经成为一个重要的研究领域。多变量时序预测问题，尤其是在复杂的系统中，涉及多个时间维度和不同特征的变化，常常需要更加精确的建模方法来进行预测。传统的时序预测方法，如
ARIMA
、SVM等，虽然在某些场景下有效，但随着数据复杂性的增加，这些方法逐渐显示出其局限性。为了解决这一问题，近年来深度学习方法，特别是基于时序卷积网络（
TCN）和长短期记忆网络（
LSTM
）的结合，逐步成为研究热点。
时序卷积网络（
TCN）与长短期记忆网络（
LSTM
）的融合，尤其是在多头注意力机制的加入下，为时序预测提供了更高效、更精确的建模能力。
TCN能够捕捉长时间跨度的数据依赖性，而
LSTM
则擅长处理非线性和时间序列中的记忆问题。与此同时，多头注意力机制能够动态地关注输入数据中最相关的部分，从而有效地提升模型 ...