MATLAB
实现基于
ARIMARes-Transformer ARIMA
残差建模（
ARIMARes
）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
在现代工业、金融、气象、医疗和智能制造等多个领域，时间序列数据的生成日益庞大且多样化，如何精准预测多变量时间序列成为推动数据驱动决策和智能系统发展的核心技术之一。传统的时间序列预测方法，如ARIMA模型，因其对线性序列和统计规律的建模能力，曾广泛应用于经济预测和信号处理。然而，随着数据复杂度的提升，单纯的线性模型往往难以捕捉时间序列中的非线性动态和多变量之间复杂的交互关系，从而限制了预测精度的提升。
Transformer架构作为近年来深度学习领域的重要突破，基于自注意力机制，能够有效建模长距离依赖关系，突破了传统循环神经网络在长序列建模上的瓶颈，尤其在自然语言处理和时序预测任务中表现出卓越性能。结合传统统计模型ARIMA与Transformer编码器的思想，利用ARIMA对时间序列的线性成分和趋势进行捕捉，将残差部分（即非线性和复杂部分）作为Transformer编码器的输入，实现对残差的深 ...