MATLAB
实现基于
CL-Transformer
对比学习结构（
CL）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
在过去的几十年里，随着科技的飞速发展，各种智能系统逐步融入到各个行业，其中时间序列数据的分析和预测扮演了极其重要的角色。尤其在金融、气象、能源等行业，时间序列数据的预测直接影响到决策的准确性和效率。随着大数据技术的成熟，如何处理和分析这些庞大的数据集成为了科学研究和工业应用的一个重要课题。时间序列预测问题常见的挑战在于如何从众多的历史数据中提取有价值的模式，并对未来趋势进行准确的预测。
传统的时间序列预测方法，如ARIMA（自回归积分滑动平均模型）、Exponential Smoothing（指数平滑法）等，已经被广泛应用于各种实际场景。然而，这些方法在面对大量多维时间序列数据时，通常表现出较低的准确性和较差的泛化能力，特别是在数据存在高度非线性、复杂性和长序列依赖关系时。为了克服这些不足，近年来深度学习技术的引入为时间序列预测带来了革命性的突破，尤其是基于Transformer模型的架构，它能够高效地处理复杂的时序依赖性，并 ...