基于TCN时间序列卷积模型的树种生长预测方法及系统

本发明公开了基于TCN时间序列卷积模型的树种生长预测方法及系统，包括：收集输电线路走廊中树木的历史生长数据，并进行数据预处理；构建基于TCN的神经网络模型；将预处理后的数据划分为训练集和测试集，使用训练集数据对TCN模型进行训练；使用测试集对训练好的TCN模型进行性能评估；将训练好的TCN模型部署到实际应用场景中，对输电线路走廊区域内的目标树种进行实时生长预测。本发明通过基于时间卷积网络(TCN)的模型，实现了对输电线路走廊内树种生长情况的精准预测。TCN模型利用卷积操作捕捉时间序列中的时序关系，避免了传统循环神经网络在处理长序列时容易出现的梯度消失或爆炸问题，从而提高了预测的准确性。