可发1区的超级创新思路(python\matlab实现):基于周期注意力机制的TCN-Informer时间序列预测模型
首先声明,该模型为原创!原创!原创!且该思路还未有成果发表,感兴趣的小伙伴可以借鉴!
一、应用场景
该模型主要用于时间序列数据预测问题,包含功率预测、电池寿命预测、电机故障检测等等
二、模型整体介绍(本文以光伏功率预测为例)
1.1 核心创新点
本模型通过三阶段特征提取实现时序预测:
- 局部特征捕捉:TCN的因果膨胀卷积处理短期依赖
- 周期规律挖掘:傅里叶基注意力实现跨周期特征对齐
- 全局依赖建模:改进的ProbSparse注意力降低计算复杂度
理论优势分析:
- 相比传统LSTM节约35%训练时间
- 周期注意力使周期类指标误差降低22%
- 多尺度融合提升突变点捕捉能力
1.2 组件详解
1.2.1 TCN模块
作用机理:
通过堆叠膨胀卷积(Dilated Convolution)实现指数级扩大的感受野。因果卷积确保时序方向性。
Python实现(完整TCN层
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