内容概要：本文档详细介绍了一个基于MATLAB实现的CNN-Transformer混合架构项目，用于多变量时间序列预测。项目旨在结合卷积神经网络（CNN）对局部特征的高效提取和Transformer编码器对长距离依赖关系的精确建模，从而实现对复杂动态数据的全面理解和高精度预测。项目涵盖了数据预处理、模型构建、训练优化、评估验证及实际部署全流程，确保模型的科学性、实用性和可推广性。项目生成了多样化的时间序列数据，通过模块化设计确保模型训练稳定性和预测精度，并提供了完整的实验验证和性能评估。
适用人群：对时间序列预测感兴趣的科研人员、工程师和开发者，特别是那些希望深入了解CNN和Transformer在多变量时间序列预测中的应用的人群。
使用场景及目标：①用于金融市场的多变量时间序列预测，如股票价格、外汇及期货市场；②气象和环境监测预测，如天气预报和气候变化预测；③智能制造和工业设备监控，如设备健康管理和预维护；④医疗健康监测与疾病预测，如早期疾病预警和患者状态监控；⑤能源系统负载预测与管理，如电力需求预测；⑥交通流量与运输管理，如交通流量预测和拥堵预警；⑦零售与供应链需求预测，如销售预测和库存管理。
其他说明：项目不仅提供了详细的代码实现和GUI设计，还强调了数据质量保障、模型参数与结构调优、训练过程监控与调控、模型解释性与透明度、计算资源合理分配、数据安全与隐私保护等方面的重要性。项目未来改进方向包括多模态数据融合、更高效的Transformer变体应用、增强模型的自适应能力、模型解释性和可视化深化、自动化超参数调优和架构搜索等。整体而言，本项目充分发挥了CNN和Transformer模型的互补优势，为智能预测领域树立了典范，具有广泛推广前景和深远影响。