时序预测 | Python基于CNN-transformer时间序列预测

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    • 时序预测 | Python基于CNN-transformer时间序列预测
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预测效果

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基本介绍

时序预测 | Python基于CNN-transformer时间序列预测
Cnn-transformer-自适应稀疏自注意力ASSA-对比归一化contranorm预测模型。
1.cnn卷积在embedding前插入。
2.ASSA与多头注意力机制结合,进一步提高模型性能。
3.contranorm替代原有的layernorm,创新型地对transformer进行改进,这个改进独一无二,画结构图的时候可以重点标出来。
4.多输入单输出,多步预测,预测性能良好,可以看图。
5.有指标,有对比图。可以保存真实值和预测值的对比。

  • 完整源码私信博主回复Python基于CNN-transformer时间序列预测

参考资料

[1] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128577926?spm=1001.2014.3001.5501
[2] https://blog.csdn.net/kjm13182345320/article/details/128573597?spm=1001.2014.3001.5501


http://www.ppmy.cn/devtools/134302.html

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