MATLAB
实现基于
VGF-Transformer
变量门控融合机制（
VGF）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
随着智能化和自动化技术的不断发展，多变量时间序列数据预测已经成为现代社会中许多领域的核心问题。特别是在金融、能源、交通、健康和气象等领域，时间序列预测被广泛应用于趋势分析、异常检测和决策支持等任务。传统的时间序列预测方法大多基于统计学方法，如ARIMA、GARCH模型等，但这些方法常常无法处理复杂的非线性关系和大规模的多维数据。在这种背景下，基于深度学习的方法逐渐崭露头角，尤其是Transformer模型，它凭借其强大的建模能力和优异的性能，成为了序列建模的热门选择。
然而，尽管Transformer在单一序列建模中表现出色，但当处理多变量时间序列时，Transformer的直接应用面临着变量间相互依赖关系复杂、信息融合不充分等问题。因此，如何结合Transformer模型有效地融合和建模多个变量的信息，成为了一个重要的研究方向。为此，VGF（Variable-Gated Fusion）机制应运而生，这是一种通过门控机 ...