内容概要：本文档详细介绍了基于MATLAB实现的深度自回归模型（DeepAR）结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在提升多变量时间序列预测的准确性，通过融合DeepAR模型的概率预测和Transformer编码器的自注意力机制，解决了传统模型难以处理的长期依赖和复杂变量间交互的问题。文档涵盖了项目背景、目标与意义、模型架构、代码实现、性能评估及部署应用等环节。特别强调了模型的鲁棒性、可解释性和高效性，并通过模块化设计支持多行业应用场景。
适合人群：具备一定编程基础，特别是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员、工程师以及从事时间序列预测相关工作的专业人士。
使用场景及目标：①提升多变量时间序列预测的准确性，尤其适用于电力负荷、金融市场、工业设备监测等领域；②实现多变量时间序列的概率分布预测，帮助风险管理和决策制定；③利用Transformer编码器增强模型对长序列依赖的捕获能力；④解决高维多变量时间序列建模的计算效率瓶颈，支持大规模实时预测；⑤完善预测模型的鲁棒性和泛化能力，确保在复杂环境下稳定表现；⑥推动MATLAB在深度时间序列预测领域的应用实践，提供具体的技术实现路径。
阅读建议：此资源不仅提供了详细的代码实现，还包含了完整的项目流程和模型评估体系。读者应结合自身需求，重点关注模型架构设计、代码实现细节以及性能评估部分。此外，建议读者在实践中不断调整和优化模型参数，以适应特定业务场景的需求。