MATLAB
实现基于
ChebNet-Transformer
谱图卷积网络（
ChebNet
）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是现代数据科学与人工智能领域的重要研究方向之一，广泛应用于金融市场分析、气象预报、智能制造、交通流量预测、健康监测等诸多领域。随着传感器技术和物联网的发展，数据采集的维度和规模急剧增长，传统基于单一时间序列模型的预测方法难以有效捕捉多变量之间复杂的时空依赖关系，导致预测性能不足。图神经网络（GNN）作为一种能够处理非欧几里得结构数据的强大工具，尤其是谱图卷积网络（ChebNet），通过利用图的拉普拉斯算子对节点信息进行谱域滤波，能够捕捉节点之间的拓扑关系，从而增强了时空特征的提取能力。与此同时，Transformer模型在序列建模方面展现出极大的优势，尤其是在长距离依赖关系的捕获上表现出色。将ChebNet与Transformer编码器结合，利用图卷积捕捉多变量间的空间结构特征，再通过Transformer捕捉时间维度的全局依赖，为多变量时间序列预测提供了一种高效且精准的新范式。
具体来 ...