MATLAB
实现基于
CI-Transformer
通道独立结构（
CI）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和机器学习领域中的重要研究方向之一，尤其在金融市场、气象预报、智能制造、交通流量分析以及能源管理等诸多应用场景中具有极高的实用价值。传统的时间序列预测方法大多依赖于统计模型，例如ARIMA和VAR模型，这些模型虽然在某些简单场景下表现良好，但面对非线性、复杂依赖和多变量交互时，其性能往往受限。此外，随着物联网、传感器技术的飞速发展，大规模高维多变量时间序列数据成为常态，数据维度的爆炸性增长给传统模型带来了严峻的挑战。
近年来，深度学习技术的崛起为时间序列预测带来了新的机遇，尤其是基于Transformer架构的模型。Transformer最初用于自然语言处理领域，凭借其自注意力机制，能够有效捕捉序列数据中的长距离依赖关系。尽管Transformer在单变量时间序列预测中表现优异，但在多变量时间序列场景下，如何充分挖掘各变量间的独立与相关特征，依然是一个亟待解决的问题。
基于此，通道独立结构（Ch ...