时间序列卷积神经网络预估步态

时间序列卷积神经网络（Time Series Convolutional Neural Network，TSCNN）是一种用于处理时间序列数据的神经网络模型。它可以用于预测步态，即根据过去的步态数据来预测未来的步态。

TSCNN模型通常由卷积层、池化层和全连接层组成。卷积层用于提取时间序列数据中的特征，类似于图像中的卷积操作。池化层用于降低特征的维度，减少计算量。全连接层用于将提取到的特征映射到预测结果。

在步态预测任务中，TSCNN模型可以接受过去一段时间内的步态数据作为输入，然后通过卷积和池化操作提取特征，最后通过全连接层输出预测结果。这样，模型可以学习到步态数据中的时序模式和规律，并用于预测未来的步态。