TCN-Attention时间卷积融合注意力机制 超前24步回归预测 Matlab程序

TCN是时域卷积网络（Temporal Convolutional Network）的简称。与循环神经网络（RNN）相比，TCN具有以下区别：

1. TCN是一种前馈神经网络，而RNN是一种循环神经网络。TCN的每一层都是通过卷积操作来处理输入数据，而RNN则通过循环单元来处理序列数据。
2. TCN可以并行处理整个序列，而RNN需要按顺序逐步处理序列。这使得TCN在处理长序列时更加高效。
3. TCN具有固定长度的输入和输出，而RNN可以处理任意长度的输入和输出序列。

TCN中间件是一款基于消息通信的中间件软件，具有以下特点：

1. 多进程模型：TCN采用多进程模型，可以同时处理多个请求，提高系统的并发性和响应速度。
2. 预先创建子进程机制：TCN在启动时会预先创建一定数量的子进程，这些子进程可以立即处理请求，减少了请求的等待时间。
3. 简单易用的编程API：TCN提供了简单易用的编程API，使开发人员可以方便地使用TCN中间件进行消息通信。

TCN-Attention多变量时间序列回归预测算法，基于时间卷积和注意力机制的多变量回归预测，MATLAB程序，时间卷积Temporal Convolutional Network (TCN)-注意力机制回归预测算法。多变量特征输入，单序列变量输出，提供某一层layers的训练特征图，实现特征可视化，输入前一天的特征，实现后一天的预测，超前24步预测。适用于，风速预测，光伏功率预测，发电功率预测，海上风电预测，碳价预测等等

适用平台：Matlab 2023版 及以上

从Excel表格中读取，直接替换数据就可以使用，不需要对程序大幅修改。程序内有详细注释，便于理解程序运行。

网络结构图如下：

其中所获取的特征图：

运行结果如下