MATLAB
实现基于
Ensemble-Transformer
模型集成策略（
Ensemble
）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科学和机器学习领域的重要研究方向，广泛应用于金融市场分析、能源消耗预测、气象预报、工业生产监控以及医疗健康管理等多个关键领域。随着数据采集技术和计算能力的飞速发展，时间序列数据的规模和复杂度不断提升，传统的预测模型如ARIMA、LSTM等在处理高维、多变量及长序列时面临诸多瓶颈。Transformer模型，最初在自然语言处理领域取得突破性成功，因其自注意力机制能够捕捉序列中远距离依赖关系，逐渐被引入时间序列预测领域，展现出卓越的性能和灵活性。
然而，单一Transformer模型在面对多变量时间序列数据时，仍存在对多样性信息提取不足、过拟合风险较高以及训练复杂度较大的问题。为此，模型集成策略（Ensemble）结合Transformer编码器的设计思路应运而生。集成策略通过融合多个弱模型的优势，增强模型的泛化能力和稳定性，有效缓解单一模型的局限性。将集成方法与Transf ...