Matlab
实现TCN-Transformer
时间序列预测的详细项目实例
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随着人工智能和大数据技术的迅猛发展，时间序列预测成为金融、能源、交通、医疗等多个关键行业的重要研究方向。准确的时间序列预测可以显著提升企业决策效率、降低运营成本并提升用户满意度。然而传统方法如
ARIMA
、LSTM
等模型在处理复杂长序列、非线性结构以及多尺度动态模式时存在明显性能瓶颈。近年来，深度学习在时间序列预测任务中展现出卓越性能，尤其是基于因果卷积结构的时序卷积网络（
Temporal Convolutional Network, TCN
）和基于注意力机制的
Transformer
模型，在多个实际场景中均取得显著成效。
TCN具有良好的并行性与可解释性，其因果卷积设计有效避免信息泄露问题，适合长序列处理。而
Transformer
具备全局注意力机制，可从全时域捕获动态变化特征，两者结合有望提升模型对非平稳序列、突变事件以及长短依赖结构的建模能力。尤其在电力负荷预测、金融时间序列建 ...