TCN-BiLSTM-Attention结构
在TCN-BiLSTM-Attention结构中，各层之间的协同工作构成了一个强大的时间序列预测模型。这种组合不仅充分利用了每种模型的优势，还通过精心设计的连接方式最大化了模型的性能。
TCN-BiLSTM-Attention结构的主要组成部分包括：
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时间卷积网络(TCN)
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功能：提取时间序列中的局部特征
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输入：原始时间序列数据
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输出：包含局部特征的特征向量
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优势：能够有效捕捉时间序列中的周期性和趋势
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双向长短期记忆网络(BiLSTM)
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功能：处理TCN输出的特征向量，捕捉长期依赖关系
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输入：TCN输出的特征向量
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输出：包含长期依赖信息的特征表示
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优势：通过正向和反向传播，能够同时捕捉时间序列中的正向和反向信息
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注意力机制(Attention)
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功能：对B
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