MATLAB
实现基于
IB-Transformer
信息瓶颈正则（
IB）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市场分析、气象预测、工业过程监控以及医疗健康等诸多领域扮演着极其重要的角色。随着数据采集技术的不断进步，现代应用中生成的时间序列数据不仅维度高，而且存在复杂的时序依赖和变量间的非线性关系，传统的统计模型如ARIMA、VAR等已经难以有效捕捉这些复杂的动态变化。近年来，深度学习模型，尤其是基于注意力机制的Transformer架构，在自然语言处理领域取得了革命性的进展，其强大的序列建模能力使得Transformer逐渐被引入时间序列分析领域。然而，Transformer模型本身参数庞大，容易导致过拟合问题，且在信息压缩和泛化能力上仍存在挑战。
信息瓶颈（Information Bottleneck, IB）理论是一种有效的正则化手段，通过约束模型对输入的压缩表示，强化对关键信息的提取能力，从而提升模型的泛化性能和鲁棒性。将IB理论与Transformer结合，能够促使模型学习到更加简洁且富有表达力的隐变量 ...