MATLAB
实现基于
AGN-Transformer
注意力门控网络（
AGN）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驱动决策中扮演着至关重要的角色，涵盖了金融市场分析、气象预报、智能制造、交通流量预测等众多领域。随着传感器网络和信息技术的发展，数据采集的维度和规模迅速扩大，时间序列的多变量特性变得日益显著。传统的时间序列预测方法，如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）及其组合（ARMA、ARIMA）虽然在单变量预测上表现良好，但在处理高维多变量数据时，难以捕捉变量间复杂的非线性关系及长期依赖性，导致预测精度受限。近年来，深度学习方法特别是基于注意力机制的模型因其在捕捉时间序列动态变化和复杂依赖关系上的优势，成为研究热点。Transformer模型以其并行计算、高效捕获长距离依赖的能力，被广泛应用于自然语言处理及时间序列领域，取得显著成果。然而，Transformer结构在多变量时间序列中，如何有效融合各变量之间的交互信息，增强模型对关键信息的选择性关注，仍是亟待突破的难点。注意力门控网络（Attenti ...