MATLAB
实现基于
EVT-Transformer
外生变量时间特征嵌入（
EVT）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
随着物联网、大数据和人工智能技术的飞速发展，现代工业、金融、气象、交通等多个领域都产生了大量复杂的多变量时间序列数据。这些数据不仅包含随时间变化的主观信号，还受到外部环境和外生变量（如气温、节假日、市场政策变化等）的深刻影响。传统的时间序列预测方法，如ARIMA、指数平滑法等，虽然在单变量预测上有一定应用，但面对多变量、高维、非线性且存在外生变量影响的复杂序列时，表现往往不尽人意。深度学习技术尤其是Transformer结构，凭借其强大的序列建模能力和并行计算优势，成为多变量时间序列预测的热门研究方向。
Transformer模型最初应用于自然语言处理领域，通过自注意力机制有效捕捉序列中远距离依赖关系，解决了传统循环神经网络长序列梯度消失的问题。将Transformer引入时间序列分析，能更精细地理解序列间复杂的时间依赖和变量间的内在关系。然而，时间序列中的外生变量往往是关键影响因素，其时间特征（如周期性、节奏性、 ...