内容概要：本文详细介绍了一个基于MATLAB实现的时间图卷积网络（T-GCN）结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合图卷积网络（GCN）和Transformer模型，有效捕捉时空数据的复杂关系，提升多变量时间序列预测的精度。文章首先介绍了项目背景及意义，强调了T-GCN与Transformer结合的优势，如高效捕获时空依赖、解决长序列依赖和梯度消失问题等。接着详细描述了项目的模型架构，包括数据输入层、图卷积层、Transformer编码器层及输出预测层，并展示了具体的代码实现。此外，项目还涵盖了数据预处理、模型训练、性能评估及GUI界面设计等方面的内容。通过合理配置训练和数据管道，项目能够高效处理大规模数据，具备较高的计算性能和良好的可扩展性。
适合人群：具备一定编程基础，尤其是熟悉MATLAB和深度学习框架的研究人员和工程师。对时间序列预测、图神经网络和Transformer模型感兴趣的学者和从业者也会从中受益。
使用场景及目标：①适用于交通流量预测、环境监测、能源消耗预估、金融市场分析等多领域多变量时间序列预测任务；②帮助用户理解如何在MATLAB平台上实现复杂时空模型的构建与训练
项目背景介绍
随着现代社会中数据采集技术的飞速发展，时间序列数据在交通流量、气象预测、金融市场分析、能源管理等多个领域中表现出极其重要的价值。尤其是多变量时间序列数据，涵盖了多个相关变量随时间变化的动态信息，如何有效地挖掘这些数据中的时空依赖关系成为推动智能决策与预测的重要课题。传统的时间序列预测方法多基于统计模型，如ARIMA、VAR等，虽具一定理论基础，但在面对非线性、多变量及复杂空间依赖时显得力不从心。近年来，深度学习技术的兴起为时序数据建模带来了新的突破，尤其是结合图神经网络与注意力机制的模型，为捕获数据的复杂时空特征提供了强大工具。
图卷积网络（GCN）作为一种能够处理图结构数据的神经网络，能够充分利用节点间的拓扑结构信息，适合于表示空间依赖。而时间图卷积网络（T-GCN）在此基础上融合了循环神经网络（如GRU），对时序特征进行有效建模，使其成为处理时空序列的有力工具。然而，单纯的循环结构在长序列建模时容易面临梯度 ...