MATLAB
实现基于
DLSTM-Transformer
动态长短期记忆网络（
DLSTM
）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
随着信息技术和传感器技术的快速发展，海量的多变量时间序列数据在各行各业中不断产生，从工业制造、智能电网、金融市场到医疗健康管理，这些数据都承载了丰富的动态变化规律和潜在信息。对这些多变量时间序列进行准确有效的预测，成为推动智能决策、优化资源配置和提升系统效率的重要基础。传统的时间序列预测方法，如ARIMA和指数平滑，往往假设数据的线性和稳定性，难以捕捉复杂非线性动态特征。而深度学习模型，尤其是基于循环神经网络（RNN）的长短期记忆网络（LSTM），由于其对时间依赖性的强大建模能力，逐渐成为多变量时间序列预测的主流方法之一。
然而，标准的LSTM网络在处理长时间序列时仍面临梯度消失和记忆能力有限的问题，尤其在面对多个变量交织的复杂动态时，传统LSTM难以全面捕获不同变量之间的内在关联和全局上下文信息。为此，结合Transformer架构的自注意力机制成为了提升时间序列预测能力的创新方向。Transformer ...