TCN-Transformer并行预测模型通过交叉注意力机制融合时空特征,展示了在时间序列预测领域的巨大潜力。该模型不仅适用于电力变压器风速预测,还可广泛应用于其他需要高精度预测的场景。随着深度学习技术的不断发展,TCN-Transformer模型有望在更多领域发挥重要作用。 未来展望 未来,我们可以进一步探索TCN-Transformer模型的优化方法,...
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。
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专利摘要显示，基于混合相关性系数与多尺度 TCN ‑transformer的超短期光伏发电功率预测方法及系统，包括：获取超短期光伏发电功率历史数据及其对应的气象数据，利用混合相关性系数对光伏发电功率历史数据以及气象数据进行特征选择，筛选出对光伏功率影响较大的特征变量；划分为训练集、验证集和测试集；对transformer模型进行...
50个epoch,MSE 为0.0148,VMD+CEEMDAN二次分解的TCN-Transformer并行预测效果良好,二次分解后,能够提取序列中更多的信息,TCN-Transformer模型能够提取出分量特征的时空信息,预测效果提升明显,性能优越,适当调整模型参数,还可以进一步提高模型预测表现。 注意调整参数: ...
TCN-Transformer+LSTM结构回归预测是一种将时间卷积网络(Temporal Convolutional Network, TCN)、Transformer和长短期记忆网络(Long Short-Term Memory, LSTM)组合用于回归预测任务的模型架构。 TCN-Transformer分支:TCN使用因果卷积层堆叠构建,以捕捉时间序列中的局部特征和长期依赖关系。通过TCN处理后的时间序列信息输入Transf...
1、只需要通过修改数据路径和模型类型的的形参就能够完成各种回归任务:包括多元,单元,时间序列等。并且生成预测图和模型实验对比图,模型指标图。 2、其中的可以选取的模型,包括RNN、TCN和Transformer等。通过调整输入特征和输出特征,并选择合适的模型进行训练和测试,可以得到各种可视化结果。
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...
2 基于CNN-LSTM的回归预测模型 2.1 定义CNN-LSTM网络模型 2.2 设置参数,训练模型 50个epoch,MSE 极小,CNN-LSTM回归预测模型预测效果显著,模型能够充分提取数据特征,收敛速度快,性能优越,预测精度高,适当调整模型参数,还可以进一步提高模型预测表现。 注意调整参数: ...
近年来,Transformer和MLP模型在时间序列分析中表现出色,而基于TCN和CNN的模型相对较弱。现代CNN架构如ConvNeXt和SLaK的性能甚至超过了Vision Transformer。因此,探索如何改进卷积结构,提升卷积神经网络在时间序列数据上的表现显得尤为重要。🌐 感受野的改进 在图像处理领域,现代卷积通常使用较大的卷积核以获得更广泛的感受...