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时序预测 | Pytorch实现TCN-Transformer的时间序列预测基于TCN-Transformer模型的时间序列预测，可以用于做光伏发电功率预测，风速预测，风力发电功率预测，负荷预测等，python程序 python代码，pytorch

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多维时序 | MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多变量时间序列预测，用于处理时间序列数据；适用平台：Matlab 2021及以上 1.data为数据集，格式为excel，4个输入特征，1个输出特征，考虑历史特征的影响，多变量时间序列预测； 2.主程序文件，运行即可，残差连接用于构建深层网络。每个残差块包括了一维卷积层和层归一化层，这些卷积层的输出被添加到输入，从而构成了残差结构。这有助于减轻梯度消失问题并使网络更容易训练； 3.命令窗口输出R2、MAE、MAP

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时序预测 | MATLAB实现TCN-BiGRU时间卷积双向门控循环单元时间序列预测1.MATLAB实现TCN-BiGRU时间卷积双向门控循环单元时间序列预测； 2.运行环境为Matlab2021b； 3.单变量时间序列预测； 4.data为数据集，excel数据，单变量时间序列，MainTCN_BiGRUTS.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE多指标评价； TCN 模型通过一维因果卷积对过去的数据进行提取，保证时序性，残差连接加快收敛速度，扩张卷积实现时序特征提取。BiGRU模型作为循环神经网络的变种，具有非线性拟合

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时序预测 | MATLAB实现TCN-GRU时间卷积门控循环单元时间序列预测1.MATLAB实现TCN-GRU时间卷积门控循环单元时间序列预测； 2.运行环境为Matlab2021b； 3.单变量时间序列预测； 4.data为数据集，excel数据，单变量时间序列，MainTCN_BiGRUTS.m为主程序，运行即可,所有文件放在一个文件夹； 5.命令窗口输出R2、MSE、RMSE、MAE、MAPE多指标评价； TCN 模型通过一维因果卷积对过去的数据进行提取，保证时序性，残差连接加快收敛速度，扩张卷积实现时序特征提取。BiGRU模型作为循环神经网络的变种，具有非线性拟合能力，能