MATLAB
实现基于
DecomBlock-Transformer
趋势季节分解模块（
DecomBlock
）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作为现代数据分析和智能决策的核心技术，广泛应用于金融市场、气象预测、能源管理、交通流量调控等众多领域。随着数据维度和复杂性的不断提升，传统时间序列预测方法因难以捕捉多变量间复杂的动态关系及非线性变化趋势而面临显著挑战。近年来，基于深度学习的序列模型，如循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）及注意力机制驱动的Transformer模型，逐渐成为主流方案，凭借其优越的特征表达能力和长距离依赖建模能力，显著提升了预测的准确性和稳定性。然而，纯Transformer结构在时间序列分析中仍存在对季节性和趋势性变化分解能力不足的问题，导致模型在处理周期性波动和长期趋势时表现不佳。
为应对上述瓶颈，趋势季节分解模块（DecomBlock）被引入，旨在通过显式分解时间序列的趋势和季节成分，使模型能分别捕获全局趋势和局部周期信息，从而强化时序特征的表达。DecomBlock结合 ...