建模先锋:交叉注意力融合时空特征的TCN-Transformer并行预测模型 前言 本文基于前期介绍的风速数据(文末附数据集),先经过VMD分解,然后通过数据预处理,制作和加载数据集与标签,最后通过Pytorch实现VMD-CNN-Transformer模型对风速数据的预测,以提高时间序列数据的预测性能。风速数据集的详细介绍可以参考下文: 风速预测(一)数...
本文基于前期介绍的风速数据(文末附数据集),先经过VMD分解,然后通过数据预处理,制作和加载数据集与标签,最后通过Pytorch实现VMD-CNN-Transformer模型 对风速数据的预测,以提高时间序列数据的预测性能。人工智能 模型 时间序列预测模型 风速预测 注意力 机器学习 深度学习 Python 代码分享 时间序列...
CEEMDAN +组合预测模型(CNN-LSTM + ARIMA) - 知乎 (zhihu.com) 多特征变量序列预测(一)——CNN-LSTM风速预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 多特征变量序列预测(二)——CNN-LSTM-Attention风速预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 多特征变量序列预测(三)——CNN-Transformer风速预测模型 - 知乎 (zhihu.com) 多特征变量...