MATLAB
实现基于
STGRU-Transformer
时空门控循环单元（
STGRU
）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作为机器学习和数据科学领域的重要研究方向，已广泛应用于金融市场分析、气象预报、交通流量预测、工业过程监控等众多实际场景。随着传感器和物联网技术的飞速发展，海量、多维、动态的时间序列数据不断产生，如何高效准确地挖掘时间序列中蕴含的复杂时空依赖关系，成为提升预测性能的关键所在。传统时间序列模型如ARIMA、VAR等对数据的线性关系建模能力有限，且难以捕获非线性复杂时空动态特征。深度学习尤其是循环神经网络（RNN）及其变种LSTM、GRU等由于其对序列数据的强大建模能力，逐渐成为时间序列分析的主流方法。然而，RNN结构在长序列依赖建模时存在梯度消失与计算瓶颈，且传统结构对空间维度的关系建模不足，无法充分利用多变量之间的空间依赖性。
为了解决以上瓶颈，时空门控循环单元（STGRU）被提出，将门控循环结构与时空门控机制结合，有效地捕获时空交织的动态依赖特征。STGRU通过空间门和时间门分别调节信息流， ...