? 一、主要功能

該代碼實現了一個結合時序卷積網絡（TCN）和長短期記憶網絡（LSTM）的混合深度學習模型，用于時間序列預測。具體任務是：利用前24個時間步的數據（輸入特征維度為24），來預測下一個時間步的值（輸出維度為1），屬于單變量時間序列滾動預測。

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? 二、算法步驟

1. 數據準備與預處理：

   • 從 數據集.xlsx 中讀取單列時間序列數據。
   • 調用 data_process 函數（未提供），以步長24將數據重構為“24個特征（X）-> 1個標簽（Y）”的監督學習格式。
   • 將數據集按7:3的比例劃分為訓練集和測試集。
   • 對輸入和輸出數據進行歸一化（映射到[0,1]區間），以加速模型收斂并提高性能。
   • 將數據轉換為MATLAB深度學習工具箱所需的元胞數組（Cell Array）格式。