基于TCN-BiGRU-Self_Attention的数据回归预测

时间序列卷积神经网络TCN相较于卷积神经网络CNN具有时间维度捕捉能力和长程依赖关系能力，同时具有更强的可拓展性

双向门控循环单元BiGRU基于门控循环单元GRU，其具有双向结构，能够同时捕捉序列数据的前后信息，基于此可以有效提高模型精度和泛化能力

自注意力机制Self_Attention允许模型处理输入数据时动态关注其不同部分，其可以有效增强模型数据捕捉能力和模型可解释性

本代码首先通过时序卷积神经网络TCN提取输入数据特征，然后将时序卷积神经网络TCN提取特征输入双向门控循环单元BiGRU，最后将双向门控循环单元BiGRU输出通过自注意力机制Self_Attention获得回归预测结果

代码提供单头自注意力机制，可以自行修改多头自注意力机制

数据回归预测评价指标为MSE RMSE MAE R2 MAPE

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