Python
实现基于
TSOA-TCN-Multihead-Attention
凌日优化算法
（TSOA）
优化时间卷积神经网络
（TCN ）
融合多头注意力机制多变量时间序列预测的详细项目实例
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随着时间序列数据应用的不断发展，越来越多的领域开始关注多变量时间序列预测问题。这类问题的研究对于金融、能源、环境监测等领域至关重要。在这些应用中，如何提高时间序列预测的准确性和效率，成为了一个关键的挑战。时间卷积神经网络（TCN）和多头注意力机制（Multihead Attention）是近年来在时间序列预测中表现优异的深度学习技术，然而，在一些复杂的实际场景中，单纯使用传统的优化方法并未能取得足够满意的效果。
凌日优化算法（TSOA）作为一种模拟天文现象的启发式优化算法，具有较强的全局搜索能力，尤其适用于解决诸如时间序列预测等复杂优化问题。TSOA的优势在于其模拟天体之间相互作用和凌日现象的机制，能够在搜索过程中有效避免陷入局部最优解，并以一种创新的方式来优化预测模型。因此，将 ...