MATLAB
实现基于
Ridge-Transformer
岭回归优化头（
Ridge
）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在工业、金融、气象、能源和医疗等诸多领域扮演着核心角色。随着数据采集技术的不断进步和传感器网络的普及，产生了海量高维时序数据，如何从中挖掘潜在的时空依赖关系，准确预测未来趋势成为当前的研究热点。传统的时间序列预测方法如ARIMA、VAR模型，尽管在低维线性问题中表现较好，但面对复杂非线性、多变量长序列的预测任务时，效果有限，且对高维输入的泛化能力较弱。近年来，深度学习特别是基于注意力机制的Transformer架构因其优异的长距离依赖捕获能力，在自然语言处理、计算机视觉等领域取得突破，同时被逐渐引入时间序列分析领域。Transformer通过自注意力机制能够自适应权重分配，有效捕获变量间复杂的时序相关性，克服传统循环神经网络长依赖梯度消失的问题，成为多变量时间序列预测的有力工具。
然而，Transformer模型在时间序列预测中的直接应用也存在不足，尤其是模型复杂度高、训练不稳定以及对噪声数据的 ...