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十度公司做网站怎么样,免费域名的申请方法,企业宣传网站建设说明书,苏州信网网站建设技术有限公司模型整体结构 这是一个时序预测模型#xff0c;结合了时序卷积网络#xff08;TCN#xff09;和长短时记忆网络#xff08;LSTM#xff09;的优势#xff0c;用于处理时间序列数据。整体结构分为三部分#xff1a; TCN 层#xff1a;提取输入序列的局部与长期依赖特征。…模型整体结构这是一个时序预测模型结合了时序卷积网络TCN和长短时记忆网络LSTM的优势用于处理时间序列数据。整体结构分为三部分TCN 层提取输入序列的局部与长期依赖特征。LSTM 层进一步捕捉序列中的时序动态与长期依赖。输出层生成最终的预测结果。各层详细说明TCN 层由多个 TCN Block 堆叠而成。每个 TCN Block 包含 扩张卷积Dilated Convolution允许模型以指数级扩张的感受野捕捉长期依赖而无需过多层数。TCN 的优势并行计算训练速度快。可控制感受野大小适合长序列。避免梯度消失问题。LSTM 层由多个 LSTM Cell 组成。每个 LSTM Cell 接收 TCN 层的输出并传递隐状态Hidden State给下一时刻。LSTM 的优势适合建模序列中的时序动态。能够记住长期信息适用于具有复杂时间依赖的任务。输出层通常是全连接层Dense Layer将 LSTM 的最终输出映射到预测目标维度如单步或多步预测。数据流向输入序列 → TCN 层提取高层次时序特征。TCN 输出 → LSTM 层进一步建模时序依赖。LSTM 输出 → 输出层 → 预测结果。TCN-LSTM 混合模型的优势TCN高效提取局部与长期特征感受野大。LSTM强时序建模能力适合动态系统。