MATLAB
实现基于
ENet-Transformer
弹性网络预测器（
ElasticNet, ENet
）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工业、金融、环境监测、医疗健康等众多领域中扮演着极为重要的角色。随着数据采集技术的进步，传感器网络和信息系统能够持续收集大量的多变量时间序列数据，这些数据呈现出复杂的时序依赖和多维交互关系。准确预测这些时间序列的未来趋势不仅能辅助决策优化，还能有效预防风险，提升系统的智能化水平。例如，在智能电网中，通过对多个电力指标的联合预测，可以优化负载调度和能源分配；在金融市场，通过对多支股票价格及宏观经济指标的综合建模，能够实现更科学的资产管理；在环境科学中，预测多种污染物浓度的动态变化对环境保护和公共健康具有直接影响。
传统的时间序列预测方法，如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）及其组合（ARMA、ARIMA），虽然在单变量预测中取得了一定成果，但面对高维多变量数据时，难以有效捕捉变量之间复杂的非线性关系及长时间的依赖特征。近些年来，深度学习模型尤其是基于注意力机制的T ...