基于BiTCN双向时间卷积网络实现电力负荷多元时序预测(PyTorch版)

前言

系列专栏:【深度学习：算法项目实战】✨︎
涉及医疗健康、财经金融、商业零售、食品饮料、运动健身、交通运输、环境科学、社交媒体以及文本和图像处理等诸多领域，讨论了各种复杂的深度神经网络思想，如卷积神经网络、循环神经网络、生成对抗网络、门控循环单元、长短期记忆、自然语言处理、深度强化学习、大型语言模型和迁移学习。

BiTCN，即双向时间卷积网络（Bidirectional Temporal Convolutional Network），作为深度学习领域极具创新性的神经网络架构，其核心设计亮点在于 “双向卷积” 机制。与传统单向卷积网络仅从单一时间流向挖掘信息不同，BiTCN 能够同时从时间序列的正向与反向进行卷积操作。这意味着在处理电力负荷等时序数据时，它不仅能捕捉到随时间递增方向上数据的变化趋势，诸如负荷随时间逐步上升的白天用电高峰特征；还能敏锐感知反向时间流中蕴含的关键信息，像是捕捉夜间用电量逐渐降低过程中隐藏的规律。如此双向并行的信息采集模式，极大地扩充了可获取信息的边界，有效避免因单向视角局限而遗漏重要特征。

在模型内部结构方面，BiTCN 精心构建了多层卷积层与池化层交替排列的布局。通过卷积层，利用不同尺寸的卷积核精细扫描时间序列，精准提取从局部到全局的各类特征。小尺寸卷积核聚焦于数据细微波动，挖掘短周期内的用电模式变化；大尺寸卷积核则负责勾勒宏观趋势，捕捉如季节更迭引发的长期用电负荷起伏。紧随其后的池化层发挥着下采样功能，