内容概要：本文档详细介绍了如何使用 Matlab 实现一个结合多目标优化（MFO）、卷积神经网络（CNN）、长短期记忆网络（LSTM）和多头注意力机制（Multihead Attention）的多变量时间序列预测系统。主要内容涵盖了项目的背景、目标、挑战与创新，以及详细的模型架构、算法流程、代码实现和图形用户界面（GUI）设计。项目重点解决了多变量时间序列预测中的高维数据处理、长期依赖建模、多变量协同建模等问题，旨在提高预测精度和计算效率，并展示了系统的广泛应用场景，如金融市场、能源需求预测、气候和交通等领域。此外，文中还包括了完整的代码片段，便于用户进行复现和二次开发。
适合人群：对深度学习和时间序列预测感兴趣的科研人员、算法工程师、研究生等，特别是那些熟悉Matlab编程的人士。
使用场景及目标：①帮助研究人员理解多变量时间序列预测的复杂性及其解决方案；②为从事金融市场、能源管理、智能交通等行业人士提供实用的预测工具和技术支持；③提供一个完整的项目案例，让读者可以直接运行代码并在自己的应用中实施类似技术。
其他说明：该文强调了实际应用的重要性，并且讨论了许多具体的细节和技术挑战，例如防止过拟合的方法、实时预测能力的实现方式、模型可解释性的提高等。通过结合最新的深度学习技术，该系统为多变量时间序列的分析带来了更高的预测精度和更快的速度，同时也探讨了未来可能的研究和发展方向。