MATLAB
实现基于
FFT-Transformer
快速傅里叶变换（
FFT）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科学和工业领域具有极其重要的地位。随着物联网、智能制造、金融市场、气象监测等领域数据量的急剧增长，如何从海量复杂的时间序列数据中提取有效信息，准确预测未来趋势成为技术发展的关键。传统的时间序列预测方法，如ARIMA和指数平滑，虽然在单变量预测中有一定效果，但面对多变量之间复杂的非线性关系及大规模数据处理时，效果明显不足。近年来，深度学习技术尤其是基于注意力机制的Transformer模型在自然语言处理领域表现卓越，逐渐被引入时间序列领域，以捕捉长距离依赖和多变量交互特征。然而，Transformer模型本身计算量大，处理长序列时效率低下，限制了其实时性和大规模应用。
快速傅里叶变换（FFT）作为一种经典的信号处理工具，能够将时域信号快速转换到频域，揭示序列的周期性和频率特征。FFT算法计算效率高，能够显著减少长序列处理时的计算复杂度。结合FFT和Transformer编码器，有望同时利用频域的 ...