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一、研究背景

本代码实现了一种TCN-LSTM混合神经网络模型，用于时间序列预测任务。TCN（时序卷积网络）具有并行计算能力强、感受野可控的优点，LSTM（长短期记忆网络）则擅长捕捉长期依赖关系。两者结合旨在提升时间序列预测的精度与稳定性。

二、主要功能

• 从Excel文件中读取时间序列数据；
• 构建具有时间滞后的训练和测试数据集；
• 建立并训练一个结合TCN与LSTM的混合深度学习模型；
• 进行时间序列预测，并评估预测性能（包括MAE、RMSE、MAPE等指标）；
• 可视化预测结果与真实值的对比图。

三、算法步骤

1. 数据预处理：

   • 读取数据，设定滞后步长（kim=10）和预测步长（zim=1）；
   • 重构数据集，将历史数据与目标值组合；
   • 划分为训练集和测试集；
   • 归一化处理。

2. TCN-LSTM模型构建