tcn transformer时空预测

### TCN 和 Transformer 在时空预测中的应用 #### TCN (Temporal Convolutional Network) TCN 是一种专门设计用于处理时间序列数据的卷积神经网络结构。相比于传统的循环神经网络（RNN），TCN 使用因果卷积来保持未来的信息不会泄露到当前的时间步，从而确保模型能够仅依据过去的数据做出预测[^1]。 - **特性** - 扩张卷积：允许更大的感受野而不需要增加层数或参数量。 - 因果卷积：保证了在任何给定时刻 t 的输出只取决于之前时刻的输入。 ```python import torch.nn as nn class TemporalBlock(nn.Module): def __init__(self, n_inputs, n_outputs, kernel_size, stride, dilation, padding, dropout=0.2): super(TemporalBlock, self).__init__() self.conv1 = weight_norm(nn.Conv1d(n_inputs, n_outputs, kernel_size, stride=stride, padding=padding, dilation=dilation)) ... ``` #### Transformer Transformer 架构最初是为了自然语言处理任务开发出来的，但它同样适用于其他类型的顺序数据分析，比如光伏功率预测这样的时空预测问题。通过自注意力机制，Transformers 能够有效地捕捉长时间跨度内的依赖关系，并且可以并行化训练过程，提高了计算效率[^3]。 - **特点** - 自注意力机制：让每个位置上的元素都能够关注整个序列中的任意部分。 - 编码器-解码器框架：编码器负责理解输入序列；解码器则用来生成目标序列。 ```python import math from torch import Tensor import torch.nn.functional as F def scaled_dot_product_attention(query: Tensor, key: Tensor, value: Tensor) -> Tuple[Tensor]: d_k = query.size(-1) scores = torch.matmul(query, key.transpose(-2, -1)) / math.sqrt(d_k) p_attn = F.softmax(scores, dim=-1) return torch.matmul(p_attn, value), p_attn ``` #### 应用实例——光伏功率预测 在一个具体的案例研究中，提出了一个基于 TCN-Transformer 的光伏功率回归预测模型。此模型先采用 TCN 来提取光伏发电量随时间变化的趋势特征，再把这些特征送入 Transformer 中进一步分析不同时间段之间的关联性，最终由全连接层完成实际数值的估计工作。 ```python # 假设已经定义好了TCN和Transformer模块 tcn_output = temporal_conv_net(input_series) # input_series形状为(batch_size, seq_len, feature_dim) transformer_input = rearrange(tcn_output, 'b s f -> b f s') # 改变维度以适应Transformer输入要求 final_prediction = transformer_model(transformer_input).squeeze() # 输出形状调整回(batch_size,) ```