基于TCN-BiLSTM-Attention的序列数据预测（功率预测、故障诊断）模型及代码详解
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：
-
时间卷积网络(TCN)
-
功能：提取时间序列中的局部特征
-
输入：原始时间序列数据
-
输出：包含局部特征的特征向量
-
优势：能够有效捕捉时间序列中的周期性和趋势
-
-
双向长短期记忆网络(BiLSTM)
-
功能：处理TCN输出的特征向量，捕捉长期依赖关系
-
输入：TCN输出的特征向量
-
输出：包含长期依赖信息的特征表示
-
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
-
-
注意力机制(Attention)
-
功能：对B
-