1.利用时空卷积网络(TCN)来提取序列的全局空间特征,同时利用 Transformer 来提取序列中的长期依赖关系的时序特征,采用并行结构,加快模型的训练和推理速度; 2.利用交叉注意力进行并行网络时空特征的融合,这样可以同时考虑时序关系和位置关系,从而更好地捕捉时空序列数据中的特征, 增强特征的表示能力来实现高精度的预测。
交叉注意力融合机制 交叉注意力机制是连接TCN和Transformer的桥梁,它允许两个模型在特征层面进行深度交互和融合。在TCN-Transformer模型中,TCN负责提取序列的全局空间特征,而Transformer则负责提取长期依赖关系的时序特征。通过交叉注意力机制,这两个特征集被有效融合,共同提升模型的预测能力。 具体实现: 输入层:接收多特征...
在电力变压器预测领域的研究中，一种创新的预测模型是基于交叉注意力融合时空特征的TCN-Transformer并行预测模型。此模型旨在提升时间序列数据的预测精度，通过结合时空卷积网络（TCN）和Transformer的特性，实现高效训练和推理。TCN负责捕捉序列的全局空间特征，利用其在处理序列数据时的局部依赖性，而Transformer则...
其关键创新点在于采用交叉注意力机制，将时空特征并行融合，增强了特征表示能力，从而实现高精度预测。模型结构包含多步骤，首先，多特征变量的时间序列数据通过TCN提取全局特征，再通过Transformer进行时序特征编码。交叉注意力机制在此处起关键作用，通过计算注意力权重，着重关注对预测至关重要的特征，进一步增强...