MATLAB
实现基于
MCFE-Transformer
多通道特征提取器（
MCFE
）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作为现代数据科学和人工智能领域的重要研究方向，涉及对多个相关变量在未来一段时间内的变化趋势进行准确预测。这类任务广泛应用于金融市场分析、气象预报、工业生产监控、智能交通以及医疗健康等领域，具有极高的应用价值和社会经济意义。随着数据采集技术的进步，越来越多的传感器和设备能够实时采集多通道、多维度的时间序列数据，这为预测模型的设计带来了丰富的信息资源，同时也引发了数据处理和建模上的巨大挑战。
传统的时间序列预测方法，如ARIMA和VAR等，虽在单变量或低维多变量预测中表现尚可，但面对高维、多通道数据时表现受限，难以有效捕获变量间复杂的非线性关系及长距离依赖特征。深度学习方法，尤其是基于循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）等架构，极大改善了时间序列预测的能力，但其在捕获长序列全局依赖及并行计算能力方面仍存在局限。
Transformer架构，最初在自然语言处理领域 ...