合肥全力战“三夏”

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多维时间序列预测已经在交通、金融、能源等领域受到了广泛的关注。由于多维时序数据周期性特征提取困难、难以实现高维时序数据的快速模糊预测,提出了两种基于时间卷积网络(TCN)与自注意力(Self-Attention)机制的混合网络模型(TSANet和TSANet-MF)。TSANet通过全局和局部两个并行卷积分量结构提取特征后以Self-Attention增强特征点关联程度,并结合并行的TCN增大卷积
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