Python
实现基于
TCN-BiLSTM-Attention
时间卷积神经网络（
TCN）结合双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）融合注意力机制进行单变量时间序列多步预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
随着信息技术和数据采集手段的不断进步，时间序列数据在金融、气象、交通、工业制造等多个领域得到广泛应用。时间序列预测作为数据分析和决策的重要工具，能够为资源调配、风险管理和智能控制提供科学依据。单变量时间序列多步预测问题旨在根据过去的历史数据，预测未来一段时间内的趋势和数值，这在实际生产和运营中具有重要价值。近年来，深度学习模型凭借强大的特征抽取和时序依赖捕获能力，成为时间序列预测的主流技术之一。
传统的循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）在捕获时序依赖方面表现较好，但在处理长序列时存在梯度消失和计算效率瓶颈。时间卷积网络（Temporal Convolutional Network，TCN）凭借其因果卷积结构和并行计算优势，有效缓解了这些问题，同时保持了序列顺序的因果关 ...