MATLAB
实现基于
GraphWaveNet-Transformer
图波动网络（
GraphWaveNet
）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
在当今数据驱动的时代，随着物联网、智能交通、金融市场和能源管理等领域的快速发展，海量多变量时间序列数据被持续生成。如何准确地预测这些时间序列中的未来趋势和波动，成为优化资源配置、提升系统稳定性和实现智能决策的关键。传统的时间序列预测方法如ARIMA和LSTM在处理复杂的时空依赖关系时，表现出一定的局限性，难以充分捕捉节点间动态变化的图结构信息和长距离依赖。针对这一问题，图神经网络（GNN）和变换器（Transformer）架构的结合为多变量时间序列预测提供了新的突破方向。
GraphWaveNet作为一种融合图卷积和时序卷积的先进模型，能够高效地捕捉节点之间的空间依赖关系和时间演化规律。它利用图卷积捕捉空间结构，时序卷积提取时间特征，从而实现对多变量时序的精准建模。与此同时，Transformer编码器通过自注意力机制，显著增强了模型对长期时间依赖的捕获能力，有效解决了传统循环神经网络在 ...