MATLAB
实现基于
GRN-Transformer
门控残差网络结构（
GRN）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科学研究和工业生产中占据着极其重要的地位。随着传感器技术的普及与信息采集能力的飞速提升，各领域积累了海量且高维的时间序列数据，这些数据中隐含着丰富的动态演化规律和关联信息。准确预测未来的序列走势不仅能够辅助决策，还能提升系统的自动化水平和智能化程度。尤其在金融市场、气象预报、智能制造、能源管理和医疗监测等领域，时间序列的精确预测具有直接的经济价值和社会影响。然而，现实场景中多变量时间序列通常具有复杂的非线性关系、长远依赖、噪声干扰以及时序信息的异质性，这给传统统计模型带来了巨大挑战。
传统时间序列预测方法如ARIMA和VAR虽然在低维且线性关系明显的任务中表现尚可，但它们对非线性和长时依赖的捕捉能力极其有限。深度学习方法的兴起，尤其基于循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU）的模型，显著改善了时间序列预测的效果，能够较好地学习时间上的动态变化和非线性特征。但这类 ...