TCN 一维预测の笔记

最新推荐文章于 2025-04-15 16:34:54 发布
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这篇博客记录了使用Tensorflow.Keras而非纯Keras实现一维时间序列预测任务的过程。内容包括数据集介绍，如美国1962年至1975年牛奶产量数据，模型构建、优化器设置、模型训练及结果可视化。示例代码简洁明了，未进行数据预处理或归一化操作。

文章目录

来源

这个例子Support of tensorflow.keras instead of keras
https://github.com/philipperemy/keras-tcn/tree/master/tasks

数据

month milk_production_pounds
1962-01 589
1962-02 561
1962-03 640
1962-04 656
1962-05 727
1962-06 697
1962-07 640
1962-08 599
。。。。。。。。。。
1975-09 817
1975-10 827
1975-11 797
1975-12 843

代码

加载包

import matplotlib.pyplot as plt
import numpy as np
import pandas as pd
from tensorflow.keras import Input, Model
from tensorflow.keras.layers import Dense
from tcn import TCN

说明

这个例子非常简单，
为了简单起见一切都是训练集
输入输入没有normalization正则化。

读取数据

milk = pd.read_csv('monthly-milk-production-pounds-p.csv', index_col=
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23、时间序列异常检测：LSTM与TCN模型详解
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08-29 72
本文详细介绍了LSTM和时间卷积网络（TCN）在时间序列异常检测中的应用。分析了LSTM在不同数据集上的表现及参数调整方法，同时对比了TCN与RNN的优劣。通过具体案例和模型流程，帮助读者理解并应用这两种深度学习模型进行异常检测。
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TCN是一种基于卷积神经网络的模型，能够学习到序列中的长期依赖关系，并用于未来数值的预测。接着，我们创建模型和优化器，并循环训练模型。通过使用TCN模型，我们能够有效地捕捉序列中的长期依赖关系，并进行准确的时间序列预测。当然，在实际应用中，你可能需要根据具体的数据和任务进行一些调整和优化。在这个示例中，我们将使用PyTorch作为深度学习框架，并使用一个简单的时间序列数据集进行演示。希望这篇文章对你理解TCN在时间序列预测中的应用有所帮助，祝你成功实现你的时间序列预测任务！首先，我们定义了一个。
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[论文笔记] TCN(时序卷积网络)
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一、Why TCN? TCN是一种序列建模的方法，适用于时间依赖的问题。 其实TCN只是一维卷积变形之后在时序问题上变得适用。 (TDNN 延时神经网络 + dilated conv 空洞卷积 + residual connection 残差网络） 时序问题有两个关键要求： 1. 网络输入x0, . . . , xT 的时序数据，我们希望输出也是一样大小的 y0, . . . , yT 的预测。扩张卷积可以做到 每一层隐层都和输入序列大小一样，并且 计算量降低，感受野足够大。 2. 时序预.
TCN时序卷积神经网络：数学建模中的新高大上预测模型
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基于TCN时间序列预测Python程序
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【时序预测05】-TCN （Temporal Convolutional Networks）
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时间卷积网络（Temporal Convolutional Network，TCN）是一种通用的卷积架构，专为序列建模任务设计，旨在替代传统的循环神经网络（RNN）。TCN通过融合现代卷积网络中的最佳实践，具备更强的并行计算能力和更稳定的梯度传播，在音频合成、语言建模和机器翻译等任务中表现优异。相比递归模型，TCN不仅能缓解梯度消失或爆炸等问题，还在多个任务中展现出更优的性能，因而被视为序列建模的重要候选架构。
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相关cnn、lstm、gru、tcn等等一些优化过后的用于时间序列预测的方法。还有EMD、小波等算法的实现。有需要的可以私聊，可以不用积分。
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【Python项目实战】基于时间卷积网络(Temporal Convolution Network ,TCN)的发动机剩余寿命预测 航空发动机结构复杂,状态变量多且相互之间存在着严重非线性特征,传统的基于物理失效模型的方法难以精确地预测发动机的剩余寿命(RUL)。针对此问题,采用时间卷积网络(Temporal Convolution Network ,TCN)作为一种最新出现的序列神经网络,被证明在序列数据预测上有良好的效果。采用TCN实现对发动机剩余寿命进行预测,预测过程通过建立退化模型,给每个训练样本添加RUL标签;将特征输入构建的卷积神经网络得到剩余寿命的预测值。为了验证方法的有效性,在NASA提供的涡轮风扇发动机仿真数据集(C-MAPSS)上进行了测试,,结果表明采用TCN算法拥有更高的精度。
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(转载)时域卷积网络TCN详解：使用卷积进行序列建模和预测
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TCN是时域卷积网络（Temporal Convolutional Network）的简称，它由具有相同输入和输出长度的扩张的、因果的1D卷积层组成。下面几节将详细介绍这些术语的实际含义。
【TCN回归预测】基于matlab TCN时间卷积神经网络数据回归预测（多输入单输出）【含Matlab源码 2317期】
订阅付费专栏Matlab（奶茶价版），可赠送奶茶价版付费专栏指定代码1份；
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TCN时间卷积神经网络数据回归预测（多输入单输出） 完整代码和数据，数据可直接替换，适合小白！
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