数据分析-44-时间序列预测之深度学习方法TCN

文章目录

  • 1 TCN简介
    • 1.1 网络示意图
    • 1.2 TCN优点
  • 2 模拟应用
    • 2.1 模拟数据
    • 2.2 预处理创建滞后特征
    • 2.3 划分训练集和测试集
    • 2.4 创建TCN模型
    • 2.5 模型训练
    • 2.6 模型预测
  • 3 自定义my_TCN模型
    • 3.1 my_TCN()函数
    • 3.2 训练模型
    • 3.3 模型预测
    • 3.4 改进
  • 4 参考附录

1 TCN简介

时间卷积网络(TCN)是一种新兴的深度学习模型,特别适用于处理时间序列数据,因其在捕捉长期依赖关系方面的优势而受到关注。

TCN通过使用卷积操作代替递归结构,能够并行处理输入数据,减少训练时间。TCN使用因果卷积和扩张卷积来捕捉时间序列中的长期依赖关系。

1.1 网络示意图

时域卷积网络(Temporal Convolutional Network,TCN)属于卷积神经网络(CNN)家族,于2017年被提出,目前已在多项时间序列数据任务中击败循环神经网络(RNN)家族。
在这里插入图片描述
图中,xi 表示第 i 个时刻的特征,可以是多维的。

1.2 TCN优点

相较于传统的循环神经网络(RNN)和长短期记忆网络(LSTM),TCN 具有以下优点:

(1)长期依赖性建模能力: TCN 使用了带有不同扩张率(dilation rate

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