MATLAB
实现基于
GFNet-Transformer
门控融合网络（
GFNet
）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数据科学和人工智能领域的核心任务之一，在金融市场分析、气象预测、工业设备监控、能源消耗管理等众多应用场景中扮演着关键角色。随着物联网、传感器技术和大数据的快速发展，收集到的时间序列数据日益复杂且高维度，传统的时间序列预测方法如ARIMA和传统机器学习方法在捕获复杂时序依赖和多变量交互关系上表现出明显的局限性。近年来，深度学习特别是基于Transformer架构的模型因其强大的序列建模能力和并行计算优势而成为研究热点。Transformer模型凭借自注意力机制能够捕捉远距离时序依赖，显著提升了时间序列预测的准确性。
然而，Transformer在多变量时间序列任务中面临的一大挑战是如何高效整合来自不同变量的信息，以捕获变量间复杂的动态交互关系。为此，门控融合网络（GFNet）作为一种创新的融合机制被提出，通过门控机制自适应调节各变量特征的重要性，促进信息有效融合，增强了模型对多维数据的表达能力 ...