MATLAB
实现基于
HN-Transformer
超网络结构（
HyperNetwork, HN
）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金融、气象、工业控制、智能交通和医疗健康等领域具有广泛的应用价值。随着传感器技术和物联网的快速发展，获取的数据量和复杂度呈爆炸式增长，传统的时间序列预测模型如ARIMA、SVR等在面对高维、多变量、长序列数据时表现出一定的局限性。尤其是多变量时间序列数据存在变量间复杂的非线性关系和时间动态变化，导致建模难度大，预测准确度不足。
Transformer模型自2017年被提出以来，因其自注意力机制能够捕捉长距离依赖和复杂序列关系，逐渐成为时间序列预测的强有力工具。然而，Transformer的参数量巨大，训练和部署成本较高，且在处理多变量数据时参数共享与适应性存在不足。为此，超网络结构（HyperNetwork, HN）作为一种生成网络参数的网络，为解决Transformer参数复杂性和多任务适应性提供了有效方案。超网络通过一个小型网络动态生成主网络参数，能够显著减少主网络的参数规模 ...