MATLAB
实现基于
CA-MLP-Transformer
跨注意力多层感知机（
CA-MLP
）结合Transformer
编码器进行多变量时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
多变量时间序列预测在金融市场分析、气象预报、工业生产监控、智能交通系统以及能源管理等领域扮演着关键角色。随着数据量的爆炸式增长以及系统复杂度的不断提高，传统的时间序列预测方法如ARIMA和经典神经网络难以捕捉变量之间复杂的时空依赖关系，导致预测精度受到限制。近年来，深度学习技术，特别是Transformer架构，因其强大的建模长距离依赖能力和并行计算优势，成为时间序列分析的前沿方向。同时，多层感知机（MLP）在处理非线性关系和特征融合方面表现优异，结合Transformer的自注意力机制，能够进一步提升模型对多变量复杂交互信息的提取能力。交叉注意力机制（Cross-Attention，CA）作为Transformer的重要扩展，能有效实现不同时间序列变量间的互信息挖掘，增强多变量间的相互理解和融合，从而提高预测的准确性和鲁棒性。
本项目聚焦于将交叉注意力机制结合多层感知机和Transformer编码器， ...