TCN时间卷积网络——解决LSTM的并发问题

最新推荐文章于 2025-08-14 09:52:42 发布

转载最新推荐文章于 2025-08-14 09:52:42 发布 · 895 阅读

2 ·

CC 4.0 BY-SA版权

原文链接：https://www.codeprj.com/blog/ad96a61.html

文章标签：

#安全分析

本文探讨了TCN（Temporal Convolutional Network）在解决长短期记忆网络(LSTM)在处理时间序列数据时的并发性能瓶颈问题，通过参考文章提供实例和实践技巧，帮助读者理解并优化时序分析模型。

部署运行你感兴趣的模型镜像

TCN时间卷积网络——解决LSTM的并发问题

参考文章：

（1）TCN时间卷积网络——解决LSTM的并发问题

（2）https://www.cnblogs.com/bonelee/p/11376294.html

备忘一下。

您可能感兴趣的与本文相关的镜像

GPT-SoVITS

AI应用

GPT-SoVITS 是一个开源的文本到语音（TTS）和语音转换模型，它结合了 GPT 的生成能力和 SoVITS 的语音转换技术。该项目以其强大的声音克隆能力而闻名，仅需少量语音样本（如5秒）即可实现高质量的即时语音合成，也可通过更长的音频（如1分钟）进行微调以获得更逼真的效果

确定要放弃本次机会？

福利倒计时

: :

立减 ¥

普通VIP年卡可用

立即使用

wangchaoqi1985

关注关注

1
点赞
踩
2

收藏

觉得还不错? 一键收藏
0
评论
分享

复制链接

分享到 QQ

分享到新浪微博

扫一扫
举报

举报

基于TCN- LSTM时间序列预测Python程序

黑科技小土豆的博客

02-21

1822

基于TCN-LSTM预测模型

股票价格预测-LSTM-TCN-GBDT：使用四种算法（LSTM，TCN，GRU，GBDT）进行股票价格的预测和预测结果的检验。有四种算法（LSTM，TCN，GRU，GBDT）用于预测股价并检验预测结果

02-16

股票价格预测-LSTM-TCN-GBDT 使用四种算法（LSTM，TCN，GRU，GBDT）进行股票价格的预测和预测结果的检验。

参与评论您还未登录，请先登录后发表或查看评论

时间序列预测实战(二十二)TCN-LSTM实现单元和多元长期预测（专为新手编写的自研架构）

最新发布

OverlordDuke的博客

08-14

1277

摘要本文设计并实现了一个基于时间卷积网络(TCN)的电力系统负荷预测平台。该平台采用Flask+PaddlePaddle技术栈，通过膨胀因果卷积和残差连接结构有效解决传统预测方法在长期依赖建模和并行计算方面的不足。系统包含用户管理、数据预处理、模型训练和可视化分析四大功能模块，支持多用户协作和模型版本管理。测试结果表明，相比传统方法，该平台预测准确率提升20%以上，具有更好的实时性和稳定性，为电力系统调度提供了智能化决策支持。

Python实现基于VMD-TCN-LSTM变分模态分解（VMD）结合时间卷积长短期记忆神经网络进行多变量光伏功率时间序列预测的详细项目实例

05-31

1115

本项目提出了一种基于VMD-TCN-LSTM混合模型的光伏功率预测方法，通过信号分解与深度学习相结合的方式提升预测精度。主要创新点包括：采用变分模态分解（VMD）对光伏功率数据进行预处理，有效降低噪声干扰结合时间卷积网络（TCN）和长短期记忆网络（LSTM），同时捕捉局部时序特征和长期依赖关系构建端到端的预测系统，包含数据预处理、特征提取、建模预测和结果可视化全流程设计了用户友好的GUI界面，支持参数设置、模型训练和性能评估项目实现了0.85以上的预测准确率，在电网调度、智能电网等领域具有应用价值

MATLAB实现TCN时间卷积神经网络多输入单输出回归预测的详细项目实例

04-06

999

目录MATLAB实她TCN时间卷积神经网络她输入单输出回归预测她详细项目实例... 1项目背景介绍... 1项目目标她意义... 2目标一：提升时序数据她预测精度... 2目标二：优化计算效率... 2目标三：适用她她维度时序数据... 2目标四：改善模型她鲁棒她... 2目标五：推动行业智能化应用... 2目标六：探索TCN模型她可扩展她... 2目标七：为实际业务提供有效解决方案... 3项目挑战及解决方案... 3挑战一：她输入数据她预处理和融合... 3挑战二：时序数据她长短期依赖关系建模... 3

多输入多输出 | Matlab实现TCN-LSTM时间卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多输入多输出预测

j_jinger的博客

11-28

1265

时间序列预测是诸多领域的关键问题，例如金融市场预测、气象预报、交通流量预测等。传统的预测方法，如ARIMA模型和指数平滑法，在处理非线性、复杂的时间序列数据时往往力不从心。近年来，深度学习技术，特别是循环神经网络（RNN）及其变体，如长短期记忆网络（LSTM），在时间序列预测中展现出强大的能力。然而，LSTM在处理长序列数据时存在梯度消失问题，且计算效率相对较低。为解决这些问题，时间卷积网络（TCN）应运而生，它具有并行计算能力强、能够捕捉长距离依赖关系等优势。

【TCN-LSTM预测】基于时间卷积网络-长短期记忆神经网络实现瓦斯浓度多输入单输出预测附matlab代码

matlab_dingdang的博客

03-06

1441

瓦斯浓度预测是煤矿安全生产的重要环节。本文提出了一种基于时间卷积网络（TCN）和长短期记忆神经网络（LSTM）相结合的TCN-LSTM模型，用于瓦斯浓度多输入单输出预测。该模型充分利用了TCN在提取时间序列特征方面的优势，并结合了LSTM对长期依赖关系的建模能力，提高了预测精度。

回归预测 | MATLAB实现TCN-LSTM时间卷积长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测

机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。

07-20

1452

回归预测 | MATLAB实现TCN-LSTM时间卷积长短期记忆神经网络多输入单输出回归预测

时间卷积网络-长短期记忆神经网络TCN-LSTM实现瓦斯浓度多输入单输出预测附matlab代码

m0_60703264的博客

03-06

1657

【预测模型】基于遗传算法优化TCN-LSTM开发预测研究附Python代码

Matlab_jiqi的博客

03-19

719

预测模型在诸多领域扮演着至关重要的角色，从金融市场的波动预测到气候变化的趋势分析，精准的预测能够帮助决策者更好地把握未来，制定合理的应对策略。然而，现实世界的复杂性使得构建高精度、鲁棒性的预测模型极具挑战。近年来，深度学习技术在序列数据建模方面取得了显著的成果，其中，时间卷积网络（TCN）和长短期记忆网络（LSTM）作为两种备受关注的模型，各自拥有独特的优势。TCN擅长捕捉时间序列中的长期依赖关系，而LSTM则在处理梯度消失问题方面表现出色。

Matlab实现TCN-LSTM时间卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多特征分类预测（附模型研究报告）

机器学习之心的博客，关注并私信文章链接，获取对应文章源码和数据。

01-22

973

Matlab实现TCN-LSTM时间卷积神经网络结合长短期记忆神经网络多特征分类预测（附模型研究报告）

【通信】密集城市环境中 C-V2I 通信的协作资源管理matlab复现

qq_59747472的博客

02-01

1131

基于蜂窝的车联网 (C-V2X) 是一种新兴且有前景的技术，可通过支持安全关键服务和非安全服务来支持车辆通信。C-V2X 通信是管理和推进未来交通安全和移动性的核心解决方案。在本文中，我们为曼哈顿密集的城市环境设计了一种基于蜂窝的车辆到基础设施（V2I）通信模型，该环境在小区边缘区域部署了许多道路，从而导致严重的同信道干扰（CCI）。因此，我们的目标是利用两种协作干扰管理动态小区间干扰协调（ICIC）和协调多点（CoMP）等方案可减轻干扰并提高通信可靠性。

干货满满！注意力机制+时空融合！组合双向集成学习预测！CNN-BiLSTM-Attention-Adaboost多变量负荷预测Matlab代码

qq_59747472的博客

09-21

672

电力负荷预测是电网安全稳定运行的关键环节，准确的负荷预测能够有效提升电网运行效率、降低运营成本，并为新能源接入提供有力支撑。传统的单变量负荷预测方法忽略了电力系统中多个因素的相互影响，难以满足现代电网复杂多变的需求。本文提出了一种基于CNN-BiLSTM-Attention-Adaboost的多变量负荷预测模型，通过结合卷积神经网络（CNN）、双向长短期记忆网络（BiLSTM）、注意力机制和Adaboost集成学习方法，有效提升了负荷预测的精度和泛化能力。1. 引言。

时间序列 | MATLAB实现CNN-GRU-Attention时间序列预测

j_jinger的博客

01-01

1033

时间序列预测在诸多领域具有重要应用，例如金融预测、气象预报、交通流量预测等。传统的预测模型，如ARIMA和指数平滑法，往往难以捕捉到复杂时间序列数据中的非线性特征和长程依赖关系。近年来，深度学习技术为时间序列预测带来了新的突破，卷积神经网络(CNN)、门控循环单元(GRU)以及注意力机制(Attention)的结合，有效地提升了预测精度和模型泛化能力。本文将深入探讨基于CNN-GRU-Attention的时间序列预测模型，分析其优势和局限性，并展望未来的研究方向。一、模型架构及原理。

时间卷积网络TCN：CNN也可以处理时序数据并且比LSTM更好

deephub

09-13

1万+

本文回顾了 Shaojie Bai、J. Zico Kolter 和 Vladlen Koltun 撰写的论文：An Empirical Evaluation of Generic Convolutional and Recurrent Networks for Sequence Modeling。在 TCN 之前，我们经常将 LSTM 和 GRU 等 RNN 关联到新的序列建模任务中。然而，论文表明 TCN（时间卷积网络）可以有效地处理序列建模任务，甚至优于其他模型。作者还证明了 TCN 比 LST