Python
实现基于
TCN-GRU-MHA
时间卷积门控循环单元（
TCN-GRU
）结合多头注意力机制进行多特征分类预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着人工智能和数据科学的高速发展，复杂时序数据的挖掘和分析在众多领域中变得尤为重要。无论是在金融、医疗、能源、交通运输，还是在智能制造领域，庞大的多维时序数据蕴藏着丰富的行为模式和趋势信息。准确高效地对这些数据进行建模与预测，不但能够辅助决策、降低成本、提升服务质量，更有助于创造全新的生产力和竞争优势。然而，传统的时序预测方法如ARIMA、线性回归、一般的循环神经网络等普遍面临建模能力不足、特征挖掘浅表、长距离依赖捕获能力有限等挑战。
近年来，深度学习尤其是序列建模领域取得了突破性进展。时间卷积网络（Temporal Convolutional Network, TCN）通过引入膨胀卷积能够在提高建模并行性的同时，捕获更长的历史依赖，其结构便于优化和加速计算。门控循环单元（Gated Recurrent Unit, GRU）作为现代循环神经网络的重要变种，通过引入门控机制，有效保留长时间依赖信息，同时缓解梯度消失问题，兼具较高的训练 ...