使用WOA与SSA优化TCN-LSTM-Multihead-Attention预测模型

内容概要：本研究提出了一种改进的预测模型设计方法，将TCN、LSTM和Multihead Attention三种模型组件组合使用，旨在充分利用各组件的优点增强预测表现。在此基础上，引入WOA和SSA两种仿生优化算法调节复合模型的关键超参数。文中详细讲述了每部分的技术实现细节，展示了模型设计、超参数确定直至验证整个过程中的各个环节，包括 TCN 捕捉短期波动与局部信息的高效方式，LSTM 的长期依赖捕捉能力及门机制的细节阐述，Multihead Attention 提高了灵活性与敏感度等方面的作用，此外针对优化方法 WOA 和 SSA 描述了具体原理和流程。最终，在电力负荷预测方面展示了模型的强大性能。 适合人群：机器学习领域的研究员、高级软件开发者以及对优化技术与时间序列数据有兴趣的研究人士。 使用场景及目标：本研究方法能适用于各种类型的时间序列预测应用场景之中。尤其在预测含有短周期变动又存在长周期规律的时间序列信号时表现优异。 使用建议：对于想尝试该技术的研究者来说，应先深入研读本文给出的每部分内容，特别注意各个组件如何联合工作的部分，并依据自身数据的特点调整相应的超参数。