本文研究了卷积神经网络（CNN）、时序卷积网络（TCN）和多尺度等距卷积网络（MICN）在电力负荷预测中的性能表现。实验结果表明，CNN在极端误差控制方面表现最佳；TCN训练速度最快但预测精度不足；MICN凭借多尺度特征融合机制实现了最优预测性能，平均绝对误差相较CNN降低70%以上，验证了多尺度建模对时序预测的重要性。然而，所有模型对数据剧烈波动的预测能力仍有不足，且MICN的高精度以更长的训练

本文系统介绍了门控循环单元(GRU)的原理与应用。GRU通过更新门和重置门机制，解决了传统RNN在长序列处理中的梯度消失问题，能有效捕捉长期依赖关系。文章详细解析了GRU的结构设计，包括门控单元的计算方式、隐藏状态更新机制及其优势，并提供了PyTorch实现代码。GRU在语言模型、机器翻译、语音识别和时间序列预测等领域展现出优异性能，其参数效率高、计算复杂度低的特点使其成为序列建模的重要选择。

在计算效率方面，下表的实验结果表明，Guided-DiffTime相比Loss-DiffTime可减少高达92%的碳足迹，这一显著提升主要源于三个关键因素：彻底消除了重复训练的需求，通过DDIM加速方法大幅减少扩散步数，以及整体采样效率的优化提升。相比于需要针对每个新约束重新训练模型的方法，Guided-DiffTime在保持生成质量的同时，显著提升了使用的便捷性和效率，为约束时间序列生成技术的实