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《MATLAB实现基于TCN-LSTM时间卷积神经网络（TCN ）结合长短期记忆网络（LSTM）进行时间序列预测的详细项目实例》
本项目提出了一种结合时间卷积网络(TCN)和长短期记忆网络(LSTM)的混合模型，用于时间序列预测任务。该模型通过TCN的扩张卷积捕捉局部特征和短时依赖，利用LSTM处理长时依赖关系，实现了更准确的时间序列预测。 主要特点包括： 创新性地融合TCN和LSTM，兼顾短时和长时模式识别 采用因果卷积确保时序一致性，避免信息泄漏 通过数据预处理、正则化等技术提高模型鲁棒性 提供完整的MATLAB实现，包括GUI界面 项目涵盖数据处理、模型构建、训练评估全流程，适用于股票预测、电力负荷预测等多种场景。实验结果表明，
——来自博客 https://blog.csdn.net/xiaoxingkongyuxi/article/details/149244846
该项目主要扩展有哪些(多选)
0 人已经参与 已结束
引入更多外部变量
0人
多模型集成策略
0人
跨区域调度扩展
0人
增强模型鲁棒性与不确定性量化
0人
结合区块链的去中心化数据管理
0人
智能调度优化集成
0人
可视化与决策支持系统
0人
跨领域应用
0人
其它补充
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