使用混合深度学习模型进行鳄梨价格预测：TCN-MLP-注意力架构

本研究针对传统预测模型在处理复杂非线性农业价格数据时的不足，提出了一种混合深度学习模型——TCN-MLP-注意力架构。该模型有效结合了时间卷积网络、全连接神经网络和注意力机制，显著提升了对哈斯鳄梨价格的预测精度，研究结果表明其均方根误差达到1.23，提供了农业市场时间序列预测的新思路。

本研究提出了一种混合深度学习模型——TCN-MLP-注意力架构，旨在解决传统预测模型在处理复杂非线性农业价格数据时的不足。该模型结合时间卷积网络、全连接神经网络和注意力机制，显著提高了哈斯鳄梨价格预测的精度，均方根误差为1.23，为农业市场时间序列预测提供了新思路。