MATLAB
实现基于
SDR-Transformer
动态路由机制（
SDR）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现代数据科学与机器学习领域中的重要研究方向，广泛应用于金融市场分析、气象预测、工业设备监测、智能制造和交通流量预测等领域。随着数据规模的不断增长和数据维度的复杂化，传统的时间序列模型如ARIMA、LSTM等在处理高维、多变量、长序列数据时表现出明显的局限性。近年来，Transformer架构凭借其强大的自注意力机制，极大提升了序列建模的灵活性和效率。然而，Transformer在捕捉局部动态关系和复杂时空依赖上依然存在不足，尤其是在多变量时间序列中不同变量之间动态关联性变化的处理上表现不佳。
为解决这一问题，动态路由机制（Dynamic Routing）应运而生，能够在模型内部实现信息的自适应分配与动态组合，有效捕获不同时间步和变量间的动态相关性。SDR-Transformer结合了Sparse Dynamic Routing（SDR）技术和Transformer编码器，旨在增强多变量时间序列的特征提取 ...