MATLAB
实现基于
RL-Transformer
强化学习控制器（
RL）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
随着人工智能技术的迅猛发展，时序数据预测作为数据科学和机器学习领域的核心任务，已广泛应用于金融市场分析、能源消耗预测、交通流量控制、气象预报、智能制造等众多领域。多变量时间序列数据由于其内在的复杂关联性和动态演化特性，预测难度远高于单变量时间序列。传统的统计模型如ARIMA、VAR等在处理非线性、高维依赖时表现受限，无法捕获复杂时序间的非线性关系和远距离依赖。而深度学习方法，尤其是基于循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM）的模型，虽然在一定程度上缓解了这一问题，但在处理长序列和并行计算方面仍存在瓶颈。
Transformer模型以其强大的自注意力机制在自然语言处理领域取得突破，成功地建模了长距离依赖关系，并具备良好的并行计算能力。近年来，Transformer架构被引入时间序列分析，尤其在多变量时间序列预测任务中展现出极大潜力。然而，纯Transformer模型通常依赖大量标注数据和复杂的超参数调优，且缺乏对控制 ...