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。
以电力变压器风速预测为例,TCN-Transformer模型通过交叉注意力融合时空特征,实现了高精度的风速预测。实验结果表明,该模型在收敛速度、预测精度和泛化能力等方面均优于传统预测模型。 结论 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,...
往期精彩内容: 时序预测:LSTM、ARIMA、Holt-Winters、SARIMA模型的分析与比较 - 知乎 (zhihu.com) 建模先锋:风速预测(八)VMD-CNN-Transformer预测模型 CEEMDAN +组合预测模型(BiLSTM-Attention + ARIMA) - 知…
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: 可以修改TCN层数和每层通道数; 调整Transformer编码器层数...
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...
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: ...
CNN、LSTM、Transformer、TCN、串行模型、并行分类模型、时频图像分类、EMD分解结合深度学习模型等集合都在这里:全网最低价,入门轴承故障诊断最佳教程,高性价比、高质量代码,大家可以了解一下:(所有全家桶模型会不断加入新的模型进行更新!后续会逐渐提高价格,越早购
TCN是一种专门用于处理时间序列数据的深度神经网络。它通过因果卷积和膨胀卷积的组合,有效捕获数据中的长期依赖关系。TCN的核心优势在于其能够并行处理多个时间步的输入,提高模型的训练和推理速度。 Transformer: Transformer是一种基于自注意力机制的序列建模方法,最初在自然语言处理领域取得巨大成功。它通过自注意力机制建...
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...