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。
近年来,时间卷积网络(TCN)和Transformer模型因其独特的优势在该领域取得了显著进展。本文将深入探讨一种结合TCN和Transformer的并行预测模型,通过交叉注意力机制融合时空特征,以电力变压器风速预测为例,展示其在实际应用中的卓越性能。 TCN与Transformer简介 TCN(时间卷积网络):TCN是一种专门用于处理时间序列数据的深度神经...
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...
VMD + CEEMDAN 二次分解,CNN-Transformer预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 建模先锋:交叉注意力融合时空特征的TCN-Transformer并行预测模型 建模先锋:高创新 | CEEMDAN + SSA-TCN-BiLSTM-Attention预测模型 独家原创 | BiTCN-BiGRU-CrossAttention融合时空特征的高创新预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 建模先锋:CEEMDAN +...
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...
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，进一步增强特征融合效果。训练结果显示，经过50个epoch的训练，模型在TCN-Transformer-CrossAttention融合网络下，...
亲，TCN（Temporal Convolutional Network）和Transformer都是用于序列建模的神经网络模型，它们各自有一些优缺点。TCN的优点：1. TCN可以处理任意长度的序列，而Transformer对于较长的序列需要进行分块处理。2. TCN可以通过卷积操作捕捉到时间序列中的局部模式，因此在一些时间序列预测任务中表现较好。3. TCN...
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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。
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: 可以适当增加CNN层数和每层通道数,微调学习率; ...