【多变量时间序列预测】Python实现基于GWO-TCN-Multihead-Attention灰狼优化算法（GWO）优化时间卷...

内容概要：本文档详细介绍了基于灰狼优化算法（GWO）优化的时间卷积网络（TCN）结合多头注意力机制，用于多变量时间序列预测的项目实例。项目通过GWO优化超参数，TCN建模长序列依赖，多头注意力机制捕获多尺度特征，解决了传统方法耗时、易陷入局部最优及长序列处理难题。文档涵盖数据预处理、GWO优化器实现、TCN模型定义、多头注意力集成及训练预测展示，适用于智能电网、交通流量、金融市场等多个领域的预测任务。 适合人群：具有机器学习和深度学习基础，对时间序列预测感兴趣的开发者和研究人员。 使用场景及目标：①通过GWO优化超参数，减少人工调参成本，提高模型泛化性能；②利用TCN和多头注意力机制，实现长序列依赖建模和多尺度特征捕获；③在智能电网、交通流量、金融市场等领域进行高效、精确、可解释的多变量时间序列预测。 其他说明：项目代码使用Python实现，涉及PyTorch、NumPy、Pandas等常用库。项目特点包括智能优化融合、多尺度因果卷积、并行群体搜索、可视化解释模块、自适应正则化设计、异构数据处理和端到端自动化。文档还提供了详细的代码示例，帮助用户快速上手并应用于实际场景。