TCN(时间卷积网络)实现时间序列预测(PyTorch版)

目录

一、基于PyTorch搭建TCN(时间卷积网络)模型实现风速时间序列预测

二、配置类

三、时序数据集的制作

四、数据归一化

五、数据集加载器

六、搭建TCN(时间卷积网络)

七、定义模型、损失函数、优化器

八、模型训练

九、可视化结果

完整源码

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一、基于PyTorch搭建TCN(时间卷积网络)模型实现风速时间序列预测

TCN（Temporal Convolutional Network）是一种基于卷积神经网络的时间序列模型。它通过一系列的一维卷积层对输入序列进行特征提取，然后将提取到的特征输入到一个全连接层中进行预测。

TCN的主要特点是可以处理变长的时间序列数据，同时具有比传统循环神经网络（RNN）更快的训练速度和更好的性能。这是因为 TCN 使用了一维卷积层来提取特征，而卷积层是一种高效的操作，可以利用 GPU 加速训练过程。

在 TCN 模型中，一维卷积层的核大小通常比较小，比如 3或5，这是因为这样的卷积核可以在不丢失太多信息的情况下捕捉到序列中的局部模式。此外，TCN 还使用了一种叫做 dilated convolution 的技术来增加卷积层的感受野，这可以使卷积层捕捉到更长的序列依赖关系。