MATLAB
实现基于
VS-Transformer
每变量建模结构（
VS）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现代数据分析和人工智能领域中占据着极其重要的位置。随着工业自动化、金融市场、气象监测和智能制造等领域的快速发展，获取的大量多维时序数据包含丰富的信息和内在联系。如何有效利用这些多变量数据进行准确的未来趋势预测，成为提升决策质量和系统效率的关键。传统的统计方法如向量自回归（VAR）和基于核方法的模型在处理高维、多变量时间序列时存在建模复杂、计算量大和非线性关系捕捉不足等瓶颈，难以满足实际需求。近年来，深度学习尤其是基于注意力机制的Transformer模型在自然语言处理和时间序列领域展示了卓越的性能，特别适合捕获长时间依赖和复杂变量间交互。然而，多变量时间序列的复杂性还体现在不同变量的异质性与动态关联上，单纯的Transformer结构难以充分利用每个变量的独特特征和序列模式。为此，基于变量选择（Variable Selection，简称VS）的结构应运而生，能够在模型中动态分配权重，强调对关键变量的关注， ...