MATLAB
实现基于
EAS-Transformer
弹性架构搜索（
Elastic Architecture Search, EAS
）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是现代数据科学与人工智能领域的核心任务之一，涉及诸如金融市场分析、气象预报、工业设备监控及智能交通管理等众多应用场景。随着传感器和数据采集技术的迅猛发展，产生了大量复杂的多维时间序列数据，这些数据通常具有高维度、强相关性及非线性时序特性。传统的时间序列预测模型，如ARIMA、VAR等，往往难以有效捕捉复杂的变量间动态关系及长期依赖，导致预测精度受限。近年来，基于深度学习的模型，尤其是Transformer架构，由于其自注意力机制能够灵活建模序列中的全局依赖关系，在时间序列预测中展现了强大的性能优势。然而，Transformer模型的超参数调节复杂且计算资源消耗巨大，这限制了其在实际工业环境中的应用。
弹性架构搜索（Elastic Architecture Search，EAS）作为一种高效的神经架构搜索方法，旨在自动发现适合特定任务的网络结构，从 ...