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1.【Python时序预测系列】基于TCN-LSTM模型实现多变量时间序列预测（案例+源码）
2.基于keras的时域卷积网络（TCN）
3.VB爱好者有福音，不用 WinSOCK 照样可以实现 TCP 或 UDP 多客户端通讯！
【Python时序预测系列】基于TCN-LSTM模型实现多变量时间序列预测（案例+源码）
本文是作者的原创第篇，聚焦于Python时序预测领域，通过结合TCN（时间序列卷积网络）和LSTM（长短期记忆网络）模型，解决单站点多变量时间序列预测问题，省钱商城源码以股票价格预测为例进行深入探讨。
实现过程分为几个步骤：首先，从数据集中读取数据，包括条记录，通过8:2的比例划分为训练集（条）和测试集（条）。接着，数据进行归一化处理，以确保模型的稳定性和准确性。然后，快资讯源码构建LSTM数据集，通过滑动窗口设置为进行序列数据处理，转化为监督学习任务。接下来，模拟模型并进行预测，展示了训练集和测试集的真实值与预测值对比。最后，通过评估指标来量化预测效果，以了解模型的性能。
作者拥有丰富的科研背景，曾在读研期间发表多篇SCI论文，并在某研究院从事数据算法研究。作者承诺，将结合实践经验，ab盘源码持续分享Python、数据分析等领域的基础知识和实际案例，以简单易懂的方式呈现，对于需要数据和源码的读者，可通过关注或直接联系获取更多资源。完整的内容和源码可参考原文链接：Python时序预测系列基于TCN-LSTM模型实现多变量时间序列预测（案例+源码）。
基于keras的时域卷积网络（TCN）
时域卷积网络（TCN）是卷积神经网络家族成员之一，于年被提出，目前在多项时间序列数据任务中表现出色，优于循环神经网络（RNN）家族。
TCN模型结构中，每个时刻的特征xi可以是多维数据，此模型在MNIST手写数字分类任务上的应用和实现细节可以参考文章中的代码资源链接。
在MNIST手写数字分类实验中，怎么化源码所使用的TCN模型预测精度达到0.，超越了seq2seq模型、基于keras的双层LSTM网络、双向LSTM网络、基于keras的残差网络等模型的预测精度。
若需仅获取TCN输出序列的特定步骤，而非所有步骤，则可利用Lambda层替代Flatten层，通过lambda关键字定义匿名函数实现这一需求。
TCN源码和简洁版实现可通过GitHub链接获取，详细代码和资源见文章末尾链接。
VB爱好者有福音，不用 WinSOCK 照样可以实现 TCP 或 UDP 多客户端通讯！
各位VB爱好者，源码特效下载大家好！说起使用VB编写各种小程序，易如反掌，非常上手。往窗体上拖几个按钮、文本框，很快就能做个像模像样的小程序，满足内心的成就感。不过，若要编写TCP/UDP网络通讯程序，VB可能不太自信。通常的做法是往窗体上拖几个WinSock控件，然后在事件上编写代码。然而，当客户端数量猛增时，就需要增加WinSock控件数量，操作变得繁琐。聪明的小伙伴们找到了使用数组的方法，即控件数组，但仍然受限于控件。这时，VbRichClient框架程序的出现，无需WinSock控件，更方便实现网络通讯。
VbRichClient是一个由VB开发的框架程序，适用于各种功能，包括网络通讯。它比WinSock稳定性更高，代码量少，且不再需要拖放控件。更重要的是，对于未知数量的服务端或客户端，只需增加类似代码，无需麻烦的控件数组。接下来，让我们一起了解TCP/UDP的原理和VbRichClient如何实现网络通讯。
TCP和UDP是常见的网络通讯协议。TCP建立可靠连接，通过三次握手确保数据传输的完整性。客户端和服务端间，数据以点对点方式传输，信号不会丢失。而UDP则不那么严谨，信号广播给网络中所有电脑，只有需要该信号的电脑接收，其余忽略。尽管UDP工作方式不理想，但在无法明确建立点对点连接或需要一对多或多对多通讯时，UDP发挥重要作用。
使用VbRichClient实现TCP通讯方法包括：服务端绑定IP和端口启动侦听，客户端指定服务端IP和端口绑定，然后连接服务端，建立连接后即可发送信息。服务端和客户端均能发送信息，确保通讯顺畅。实现UDP通讯时，各端点绑定本地和远程IP地址及端口，无需建立连接，自由发送消息。
VbRichClient源代码下载链接：pan.baidu.com/s/1bvJTCn... 提取码：...代码注释清晰，调试便捷。使用VbRichClient编写网络通讯程序，代码简洁，功能强大，实现了多方网络通讯，操作极为方便。下载并探索源代码，你将体验到其高效性和易用性。关于张飞、关羽和刘备的故事，可能揭示了团队管理的复杂性和领导者的重要性，但让我们回归编程的话题，享受编程的乐趣吧！