MATLAB
实现基于
SWFE-Transformer
滑动窗口特征增强（
SWFE
）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
随着信息技术的飞速发展，数据采集手段日趋丰富，尤其是多变量时间序列数据在金融市场、工业制造、气象预测、医疗健康等诸多领域的广泛应用，使得高效准确的时间序列预测技术变得尤为关键。多变量时间序列数据因其具有复杂的时序依赖关系和变量间交互特性，传统的预测方法往往难以捕捉深层次的非线性动态变化，从而限制了预测性能的提升。近年来，基于深度学习的序列模型，特别是 Transformer 架构凭借其优异的全局依赖建模能力，逐渐成为时间序列分析的主流方法。
然而，Transformer 原生结构对时间序列的局部特征捕获能力较弱，难以充分利用滑动窗口内隐含的时序局部信息，导致对短期细节动态的把握不足，影响预测精度。为此，滑动窗口特征增强（Sliding Window Feature Enhancement，简称 SWFE）机制被提出，旨在通过滑动窗口截取局部序列片段，结合特征增强策略，实现对局部时序模式的细致提取，从而补充 Tra ...