1 背景与动机

在高频、多尺度且非平稳的时序场景（如新能源产能预测、金融行情、用户行为流分析）中，单一网络分支 往往难以同时捕获

• 长程依赖（Transformer 长距离建模优势）

• 局部细粒信息（循环网络对短期波动敏感）

将 Transformer 与 双向 GRU（BiGRU） 以并行支路组合，并引入

1. Global Attention —— 强化对全局趋势的重要性重加权

2. Cross Attention —— 显式对齐两条特征序列、互补信息

可在不显著增加推理时延的前提下，提高复杂时序任务的精度与鲁棒性。

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2 模型整体框架

组件	作用	关键超参
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