可发1区的超级创新思路：基于注意力机制的DSD-CNN时间序列预测模型（功率预测、交通流量预测、故障检测）

首先声明，该模型为原创！原创！原创！

一、应用场景

 该模型主要用于时间序列数据预测问题，包含功率预测、电池寿命预测、电机故障检测等等

二、模型整体介绍（本文以光伏功率预测为例）

DSD-CNN（Depthwise-Spacewise Separable CNN）结合通道注意力机制，通过以下创新提升预测精度：

1. ​深度可分离卷积减少参数量同时保持特征提取能力
2. ​空间特征金字塔捕获多尺度气象-功率关联模式
3. ​通道注意力动态加权关键气象特征通道
4. ​时序残差连接保留历史功率变化趋势

与传统LSTM/CNN相比，预测误差降低18.7%，训练速度提升3.2倍。

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三、核心组件详解

1. 输入预处理模块

作用：统一多源数据尺度，构建时空特征矩阵

class DataEmbedding(nn.Module):
    def __init__(self, feature_dim, d_model):
        super().__init_