1 数据集介绍
我们使用的数据集包含以下几个重要的属性：
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date（日期）
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open（开盘价）
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high（最高价）
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low（最低价）
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close（收盘价）
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pre_close（前收盘价）
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change（变动）
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pct_chg（涨跌幅）
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volume（成交量）
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amount（金额）
我们的目标是预测 amount（金额），这对于股票交易和投资决策至关重要。
2 处理方法
（1）简介
原始论文：https://arxiv.org/pdf/1803.01271
原始代码：https://github.com/LOCUSLAB/tcn
TCN的基本过程是膨胀因果卷积。卷积结束后，由于padding 的原因，卷积之后的新数据尺寸BB会大于输入数据的尺寸A，因此只保留输出数据中的前面A个数据。然后在卷积之后加上ReLU和Dropout层。另外，TCN中并不是每次卷积都会扩大一倍的 dilation，而是每两次扩大一倍的 dilation。TCN 中的基本组件 TemporalBlock() 是两个 dilation 相同的卷积层，结构如下：
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卷积 + 修改数据尺寸 + ReLU + Dropout
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卷积 + 修改数据尺寸 + ReLU + Dropout
之后加上一个 Resnet 残差连接来避免梯度消失
（2）实验结果
代码下载链接： TCN-Transformer时间序列预测（多输入单预测）——基于Pytorch框架 (qq.com)
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！
