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创新点：
1. BiTCN模块：使用了BiTCN模块来提取时序空间特征。BiTCN由多个TemporalBlock组成，每个TemporalBlock都包含两个卷积层，批标准化和ReLU激活函数，以及dropout层。此外，BiTCN还应用了权重归一化处理，加速收敛并提高模型的泛化能力。
2. Transformer模块：采用了Transformer编码器模块来提取时域特征。Transformer编码器其优越的结构和多头注意力机制，能够有效地捕捉序列数据中的时间依赖关系，提高了模型对时间序列的建模能力。
3. 序列平均池化和全连接层：在模型的最后阶段融合时空特征，采用了序列平均池化操作和全连接层进行预测。这样的设计能够将时空特征有效地映射到预测结果空间，从而实现对序列数据的准确预测。
注意：此次产品，我们还有配套的模型讲解和参数调节讲解！
前言
本文基于前期介绍的电力变压器（文末附数据集），介绍一种融合时空特征的BiTCN-Transformer并行预测模型，以提高时间序列数据的预测性能。电力变压器数据集的详细介绍可以参考下文：
该模型 多变量特征 | 单变量序列预测都适用！
1 模型整体结构
模型整体结构如下所示，多特征变量时间序列数据先经过BiTCN网络提取全局空间特征，同时数据通过Transformer网络提取时序特征，再进行时空特征融合，最后经过全连接层进行高精度预测。
(1) 双向时空卷积网络（BiTCN）：
BiTCN（双向时空卷积网络）是一种用于处理时间序列数据的神经网络模型。它主要用于提取时序空间特征，以捕捉序列数据中的空间相关性和时间依赖性。
-
双向性质：BiTCN包含两个方向的卷积操作，分别用于正向和反向的时间序列数据。这种双向设计能够有效地捕捉序列数据中前后关系，提高模型对时间依赖性的建模能力。
-
时空卷积：BiTCN使用了时空卷积操作，将卷积核在时间和空间维度上同时滑动，以获取序列数据中不同时间点和空间位置的特征信息。这种卷积操作能够有效地捕捉序列数据中的局部模式和全局趋势。
-
多层结构：BiTCN通常由多个TemporalBlock组成，每个TemporalBlock包含两个卷积层，批标准化和ReLU激活函数，以及dropout层。这种多层结构能够逐渐提取抽象层次的时序空间特征，从而提高模型的表示能力。
-
权重归一化：为了加速收敛并提高模型的泛化能力，BiTCN通常会对卷积核进行权重归一化处理。这种处理能够有效地减少训练过程中的梯度消失和爆炸问题，从而提高模型的稳定性和泛化能力。
(2) Transformer模块：
Transformer模型在处理长距离依赖关系时表现更好，并且可以高效地并行计算，适用于大规模数据集。
-
编码器：Transformer模型包含若干个编码器堆叠而成，每个编码器由多个相同的层组成。每个层包含两个子层：自注意力机制（Self-Attention）和前馈神经网络（Feed-Forward Neural Network）。
-
多头注意力（Multi-Head Attention）：为了增强模型的表达能力和捕获更丰富的特征，Transformer模型引入了多头注意力机制。在多头注意力中，输入序列的隐藏表示会分别通过多个不同的注意力头进行处理，然后将不同头的输出进行拼接和线性变换。多头注意力机制可以使模型同时关注输入序列中不同方面的特征，提高了模型的表示能力和学习能力。
2 多特征变量数据集制作与预处理
2.1 导入数据
2.2 制作数据集
制作数据集与分类标签
3 基于BiTCN-Transformer的高精度并行预测模型
3.1 定义网络模型
3.2 设置参数，训练模型
50个epoch，MSE 为0.000469，多变量特征BiTCN-Transformer并行融合网络模型预测效果显著，模型能够充分提取时间序列的空间特征和时序特征，收敛速度快，性能优越，预测精度高，适当调整模型参数，还可以进一步提高模型预测表现。
注意调整参数：
-
可以适当增加BiTCN层数和每层的通道数，微调学习率；
-
调整Transformer编码器层数、多头注意力头数、注意力维度数，增加更多的 epoch （注意防止过拟合）
-
可以改变滑动窗口长度（设置合适的窗口长度）
3.3 模型评估和可视化
预测结果可视化
模型评估
4 代码、数据整理如下：
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