好的，我们开始。 时间序列预测中的深度学习模型：TCN/Informer/Autoformer架构分析 今天，我们来深入探讨时间序列预测中三个重要的深度学习模型：TCN (Temporal Convolutional Network)、Informer和Autoformer。我们将从架构、原理、优缺点以及代码实现等方面进行详细分析。 一、时间序列预测简介 时间序列预测是指利用过去一段时间的历史数据来预测未来一段时间的数据。它广泛应用于金融、交通、能源、气象等领域。传统的时间序列预测方法包括ARIMA、指数平滑等，但这些方法在处理非线性、长依赖关系的时间序列数据时表现不佳。近年来，深度学习模型在时间序列预测领域取得了显著进展。 二、TCN (Temporal Convolutional Network) TCN 是一种专门为处理时间序列数据而设计的卷积神经网络。与传统的RNN (Recurrent Neural Network) 相比，TCN具有并行计算、梯度消失问题较少等优点。 TCN架构 TCN的核心思想是利用因果卷积 (Causal Convolution) 和膨胀卷积 (Dila …