在时间序列预测领域,TCN-LSTM-Multihead-Attention模型正变得越来越流行。这个模型结合了三种不同的神经网络架构,分别是TCN(Temporal Convolutional Network)、LSTM(Long Short-Term Memory)和多头注意力机制(Multihead Attention)。这种结合使得模型能够更好地捕捉时间序列数据中的复杂关系,从而提高预测的准确性和稳定性。
Multihead-Attention-TCN-LSTM(多头注意力-TCN-LSTM)是一种结合了多个注意力机制、时序卷积网络(TCN)和长短期记忆网络(LSTM)的模型,用于时间序列预测。 输入层:将时间序列数据输入模型。时间序列可以是单变量(仅有一个特征)或多变量(多个特征)。 多头注意力(Multihead Attention):在这一层,模型会对输入数据进行多...