TCN是一种卷积神经网络结构，用于捕捉时序数据中的时序关系。它由一系列的1D卷积层组成，每个卷积层都具有相同的卷积核大小和步长。
TCN中的残差连接（Residual Connections）和空洞卷积（Dilated Convolutions）用于增加网络的感受野，以便更好地捕捉时序数据中的长期依赖关系。
TCN可以同时处理多个时间步的输入，这使得模型能够在多个时间步上进行并行预测。

Transformer是一种基于自注意力机制的序列建模方法，通过注意力机制来建模序列中不同位置之间的依赖关系，能够捕捉序列中的全局上下文信息。

自注意力机制通过计算输入序列中不同位置的相关性来分配不同位置的权重。这使得模型能够根据序列中不同位置的重要性来进行建模和预测。

TCN-Transformer模型采用并行结构，能够同时预测多个时间步的目标。
并行预测可以加快模型的训练和推理速度，并且能够充分利用时序数据中的信息，提高预测性能。

(4) 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。

(1) 时空卷积网络（TCN）：
(2) Transformer模型：
(3) 并行预测：

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

拥有两个序列S1、S2
计算S1的K、V
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TCN-Transformer-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TCN-Transformer-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-ZZyZk5xv

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