TCN-transform

TCN-Transformer是一种用于时间序列预测的模型，结合了TCN（Temporal Convolutional Network）和Transformer的特点。TCN是一种基于卷积神经网络的模型，可以有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系。而Transformer是一种基于自注意力机制的模型，能够对序列中的不同位置进行建模。

TCN-Transformer的结构主要包括以下几个部分：
1. Temporal Convolutional Network (TCN)：TCN由多个卷积层组成，每个卷积层都具有不同的感受野大小。通过堆叠多个卷积层，TCN可以捕捉不同时间尺度上的特征。
2. Positional Encoding：为了引入序列的位置信息，TCN-Transformer使用了位置编码。位置编码可以将序列中每个位置的信息嵌入到向量表示中，使得模型能够感知到序列中不同位置的关系。
3. Transformer Encoder：TCN-Transformer使用Transformer Encoder来进一步处理TCN的输出。Transformer Encoder由多个自注意力层和前馈神经网络层组成，能够对序列中的不同位置进行建模，并学习序列中的全局依赖关系。
4. Output Layer：最后，TCN-Transformer使用一个全连接层将Transformer Encoder的输出映射到目标变量的维度上，完成时间序列预测任务。

通过结合TCN和Transformer的优势，TCN-Transformer能够有效地捕捉时间序列中的长期依赖关系，并学习序列中的全局依赖关系，从而提高时间序列预测的准确性和泛化能力。