1数据集介绍

ETT(电变压器温度)：由两个小时级数据集（ETTh）和两个 15 分钟级数据集（ETTm）组成。它们中的每一个都包含 2016 年 7 月至 2018 年 7 月的七种石油和电力变压器的负载特征。

  数据集链接：

https://drive.google.com/drive/folders/1ZOYpTUa82_jCcxIdTmyr0LXQfvaM9vIy

参考文献：

[1]https://arxiv.org/pdf/2212.01209v1

[2]https://arxiv.org/pdf/1803.01271

[3]https://arxiv.org/pdf/2310.06625

2 处理方法

（1）方法

通过融合离散余弦变换（DCT）、通道注意力机制(SENet)与时间卷积网络（TCN），实现了对时间序列数据的高效多维特征提取。在此框架中，DCT专注于频域特征的捕捉，而通道注意力机制则进一步强化了对关键特征的识别与选择。TCN则利用其在时间序列建模方面的优势，确保了模型对时间依赖性的精确捕捉。这种三者结合的方法不仅发挥了各自的长处，还显著提升了特征提取的整体效果。最终，将这些经过优化的特征输入到iTransformer网络进行进一步处理，不仅能够显著提高预测的准确性，同时也提高了预测过程的效率。

· 通道注意力：通道注意力机制增强关键特征。在频率域中建模通道间的相互依赖性，自适应地为不同通道的频率分量分配权重。

· DCT的使用：DCT负责频域特征提取。使用DCT代替FT来避免因周期性问题导致的Gibbs现象，从而减少高频噪声，并更有效地捕获时间序列的频率信息。

· TCN的使用：时域卷积网络TCN负责时间序列建模，

·iTransformer：经过DCT、通道注意力机制和TCN处理后的特征输入到iTransformer网络，进一步提高预测的准确性和效率。

（2）实验结果

引用论文[3]中的对比方法，MSE和MAE值越小越好

训练集、验证集和测试集划分设置为6：2：2

改进方法ETTm1数据集：

3 代码下载

iTransformer时序模型改进——基于SENet和TCN的倒置Transformer，性能暴涨！

最后：

小编会不定期发布相关设计内容包括但不限于如下内容:信号处理、通信仿真、算法设计、matlab appdesigner，gui设计、simulink仿真......希望能帮到你！