MATLAB
实现基于
DCT-Transformer
离散余弦变换（
DCT）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分析和人工智能领域中具有极为重要的地位，广泛应用于金融市场预测、气象预报、工业生产过程监控、智能交通系统以及能源管理等多个关键领域。随着传感器技术和数据采集手段的飞速发展，数据维度和规模呈爆炸式增长，如何高效、准确地从海量且复杂的多变量时序数据中提取有效信息，成为当前研究的核心难题。传统的时间序列预测方法，如ARIMA、指数平滑法等，在处理非线性、多尺度和高维数据时存在显著局限性。与此同时，深度学习方法，特别是基于注意力机制的Transformer架构，因其强大的序列建模能力和并行计算优势，成为多变量时间序列预测的前沿技术。
离散余弦变换（DCT）作为一种经典的信号处理工具，能够将时域信号转换到频域，从而有效分离数据中的趋势和周期成分，增强模型对时序变化的捕捉能力。通过将DCT与Transformer编码器相结合，能够充分利用频域特征提升时序建模的表达能力，同时借助Transformer的自注意 ...