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本文通过实战案例讲解TPA-LSTM实现多元时间序列预测，在本文中所提到的TPA和LSTM分别是注意力机制和深度学习模型,通过将其结合到一起实现时间序列的预测，本文利用有关油温的数据集来进行训练模型，同时将模型保存到本地，进行加载实现多步长预测，本文所利用的数据集也可以替换成你个人的数据集来进行预测(修改个人的数据集的地方本文也进行了标注)，同时本文会对TPA和LSTM分别进行概念的讲解帮助大家理解其中的运行机制原理(包括个人总结已经论文内容)。TPA（Temporal Pattern Attention）注意力机制是一种用于处理时间序列数据的注意力机制。它的工作原理是在传统的注意力机制的基础上引入了时间模式的概念，以更好地捕捉时间序列中的重要模式和特征。LSTM（长短期记忆，Long Short-Term Memory）是一种用于处理序列数据的深度学习模型，属于循环神经网络（RNN）的一种变体,其使用一种类似于搭桥术结构的RNN单元。相对于普通的RNN，LSTM引入了门控机制，能够更有效地处理长期依赖和短期记忆问题，是RNN网络中最常使用的Cell之一。配合我的博客大家可以实现预测。

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这项研究的目的是评估咀嚼模拟对基于氧化锆基冠磨蚀的人造瓷釉磨损的影响。 使用计算机辅助设计/计算机辅助加工技术（CAD / CAM）扫描了15种冠准备以制造冠，方法如下（n = 5）：抛光（PM）和釉面（GM）整体式氧化锆（厚度均匀的1.5毫米）和双层（BL-0.8毫米氧化锆涂层，0.7毫米瓷贴面）冠。 将样品固结，并以滑石压头（直径为6 mm）作为拮抗剂进行咀嚼模拟（250万个循环/ 0-80N /人造唾液/ 37°C）。 假定未老化样品的均匀性，使用表面轮廓仪对拮抗剂进行扫描，并计算材料损失量。 还使用轮廓仪来分析牙冠咬合面的粗糙度。 扫描电子显微镜用于表征磨损的表面。 单向方差分析和Tukey检验（p = 0.05）用于分析磨损结果。 各组之间观察到显着差异（p <0.001）。 相比于整体氧化锆，抛光（PM-0.167 mm3±0.02）和上釉（0.101 mm3±0.03），与瓷器（BL）磨损的人造瓷釉的材料损失（0.217 mm3±0.015）明显更高。 。 与整体式氧化锆相比，贴面瓷器导致人造瓷釉的磨损更为明显。 但是，针对整体Y-TZP的咀嚼也会对相对的牙齿造成磨损。