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创新点：
1. BiTCN模块：使用了BiTCN模块来提取时序空间特征。BiTCN由多个TemporalBlock组成，每个TemporalBlock都包含两个卷积层，批标准化和ReLU激活函数，以及dropout层。此外，BiTCN还应用了权重归一化处理，加速收敛并提高模型的泛化能力。
2. BiGRU模块：采用了BiGRU模块来提取时域特征。BiGRU由多个双向GRU层组成，能够有效地捕捉序列数据中的时间依赖关系，提高了模型对时间序列的建模能力。
3. 交叉注意力机制：引入了交叉注意力机制，用于在BiTCN和BiGRU输出之间建立关联。通过计算query、key和value，交叉注意力机制能够有效地融合时空特征，这样可以同时考虑时序关系和位置关系，从而更好地捕捉时空序列数据中的特征，
增强特征的表示能力来实现高精度的预测。
4. 序列平均池化和全连接层：在模型的最后阶段，采用了序列平均池化操作和全连接层进行预测。这样的设计能够将时空特征有效地映射到预测结果空间，从而实现对序列数据的准确预测。
注意：此次产品，我们还有配套的模型讲解和参数调节讲解！
前言
本文基于前期介绍的电力变压器（文末附数据集），介绍一种基于交叉注意力融合时空特征的BiTCN-BiGRU并行预测模型，以提高时间序列数据的预测性能。电力变压器数据集的详细介绍可以参考下文：
电力变压器数据集介绍和预处理-CSDN博客
该模型 多变量特征 | 单变量序列预测都适用！
1 模型整体结构
模型整体结构如下所示，多特征变量时间序列数据先经过BiTCN网络提取全局空间特征，同时数据通过BiGRU网络提取时序特征，使用交叉注意力机制融合空间和时序特征，通过计算注意力权重，使得模型更关注重要的特征再进行特征增强融合，最后经过全连接层进行高精度预测。
(1) 双向时空卷积网络（BiTCN）：
BiTCN（双向时空卷积网络）是一种用于处理时间序列数据的神经网络模型。它主要用于提取时序空间特征，以捕捉序列数据中的空间相关性和时间依赖性。
-
双向性质：BiTCN包含两个方向的卷积操作，分别用于正向和反向的时间序列数据。这种双向设计能够有效地捕捉序列数据中前后关系，提高模型对时间依赖性的建模能力。
-
时空卷积：BiTCN使用了时空卷积操作，将卷积核在时间和空间维度上同时滑动，以获取序列数据中不同时间点和空间位置的特征信息。这种卷积操作能够有效地捕捉序列数据中的局部模式和全局趋势。
-
多层结构：BiTCN通常由多个TemporalBlock组成，每个TemporalBlock包含两个卷积层，批标准化和ReLU激活函数，以及dropout层。这种多层结构能够逐渐提取抽象层次的时序空间特征，从而提高模型的表示能力。
-
权重归一化：为了加速收敛并提高模型的泛化能力，BiTCN通常会对卷积核进行权重归一化处理。这种处理能够有效地减少训练过程中的梯度消失和爆炸问题，从而提高模型的稳定性和泛化能力。
(2) 双向门控循环单元（BiGRU）：
BiGRU（双向门控循环单元）是一种用于处理序列数据的神经网络模型，它结合了循环神经网络（RNN）和门控机制的优点，能够有效地捕捉序列数据中的长期依赖关系和局部模式。
-
双向性质：BiGRU包含两个方向的GRU单元，分别用于正向和反向的序列数据。这种双向设计使得模型能够同时考虑到序列数据中前后位置的信息，从而更好地理解序列中的上下文关系。
-
门控机制：GRU单元通过门控机制来控制信息的流动，包括重置门（reset gate）和更新门（update gate）。这些门控机制能够有效地控制信息的传递和保存，防止梯度消失或爆炸，并且提高模型对长期依赖关系的建模能力。
-
隐藏状态：BiGRU具有隐藏状态，可以在每个时间步上捕获序列数据的信息。这些隐藏状态包含了模型对序列数据的理解和表示，可以用于后续任务的预测。
-
多层结构：BiGRU通常由多个双向GRU层组成，每一层都能够提取不同层次的序列特征。通过堆叠多个层，模型可以逐渐提高对序列数据的抽象能力和表征能力。
(3) 交叉注意力融合：
使用交叉注意力机制融空间和时序特征，可以通过计算注意力权重，学习时空特征中不同位置之间的相关性，可以更好地捕捉时空序列数据中的特征，提高模型性能和泛化能力。
2 多特征变量数据集制作与预处理
2.1 导入数据
2.2 制作数据集
制作数据集与分类标签
3 交叉注意力机制
3.1 Cross attention概念
-
Transformer架构中混合两种不同嵌入序列的注意机制
-
两个序列必须具有相同的维度
-
两个序列可以是不同的模式形态（如：文本、声音、图像）
-
一个序列作为输入的Q，定义了输出的序列长度，另一个序列提供输入的K&V
3.2 Cross-attention算法
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拥有两个序列S1、S2
-
计算S1的K、V
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计算S2的Q
-
根据K和Q计算注意力矩阵
-
将V应用于注意力矩阵
-
输出的序列长度与S2一致
在融合过程中，我们将经过Transformer的时序特征作为查询序列，TCN提取的全局空间特征作为键值对序列。通过计算查询序列与键值对序列之间的注意力权重，我们可以对不同特征之间的关联程度进行建模。
4 基于BiTCN-BiGRU-CrossAttention的高精度预测模型
4.1 定义网络模型
4.2 设置参数，训练模型
50个epoch，训练误差极小，多变量特征BiTCN-BiGRU-CrossAttention融合网络模型预测效果显著，模型能够充分提取时间序列的空间特征和时序特征，收敛速度快，性能优越，预测精度高，交叉注意力机制能够对不同特征之间的关联程度进行建模，从序列时空特征中于提取出对模型预测重要的特征，效果明显！
4.3 模型评估和可视化
预测结果可视化
模型评估
代码、数据如下：
对数据集和代码感兴趣的，可以关注最后一行
# 加载数据
import torch
from joblib import dump, load
import torch.utils.data as Data
import numpy as np
import pandas as pd
import torch
import torch.nn as nn
# 参数与配置
torch.manual_seed(100) # 设置随机种子，以使实验结果具有可重复性
device = torch.device("cuda" if torch.cuda.is_available() else "cpu")
#代码和数据集：https://mbd.pub/o/bread/mbd-ZZ6Wk59q
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