【摘 要】
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多维时间序列预测已经在交通、金融、能源等领域受到了广泛的关注。由于多维时序数据周期性特征提取困难、难以实现高维时序数据的快速模糊预测，提出了两种基于时间卷积网络（TCN）与自注意力（Self-Attention）机制的混合网络模型（TSANet和TSANet-MF）。TSANet通过全局和局部两个并行卷积分量结构提取特征后以Self-Attention增强特征点关联程度，并结合并行的TCN增大卷积
【机 构】
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苏州科技大学江苏省建筑智慧节能重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金（51874205，51973109）；
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多维时间序列预测已经在交通、金融、能源等领域受到了广泛的关注。由于多维时序数据周期性特征提取困难、难以实现高维时序数据的快速模糊预测，提出了两种基于时间卷积网络（TCN）与自注意力（Self-Attention）机制的混合网络模型（TSANet和TSANet-MF）。TSANet通过全局和局部两个并行卷积分量结构提取特征后以Self-Attention增强特征点关联程度，并结合并行的TCN增大卷积的感受野范围，由此最大程度捕捉周期性特征。TSANet-MF模型通过将TSANet作为矩阵分解（MF）算法的正则化项，以此实现高维数据转化为具有更多时序特征的低维数据，从而减少计算复杂度和实现高维数据的快速模糊预测。实验结果表明，在四种不同领域的时间序列数据集上，TSANet在三种数据集上的预测性能都优于其他流行的模型，例如在高维度的Traffic数据集中，与其他方法相比，RRSE指标最低提升了19.52%，最高提升了56.37%。在两种高维数据集上，TSANet-MF模型的训练时间与TSANet相比提升了86.9%，93.4%，与基准算法相比，同样表现出优秀的预测性能。
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