MATLAB
实现基于
MRM-Transformer
掩码重构机制（
MRM）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数据科学领域中的一个重要任务，广泛应用于金融、气象、交通、能源等各个行业。在实际应用中，时间序列数据通常具有复杂的时序相关性、周期性和趋势性，因此，如何有效地捕捉数据中的潜在模式和关系成为了一个重要的研究课题。传统的时间序列预测方法如自回归模型、滑动平均等，虽然在一些简单的任务中取得了不错的效果，但随着数据维度和复杂度的增加，这些方法的表现逐渐受到限制，无法有效地处理多变量时间序列的长时间依赖性和高维信息。
近年来，深度学习技术的快速发展为多变量时间序列预测提供了新的解决方案，特别是基于 Transformer 模型的预测方法。Transformer 模型最初是为自然语言处理任务设计的，其强大的并行处理能力和长时间依赖捕捉能力使其在处理时间序列数据时表现优异。Transformer 采用自注意力机制，可以有效地在序列中的各个位置之间建立关系，从而捕捉长距离的依赖信息。而在多变量时间序列预测中，多个特征之 ...