MATLAB
实现基于
KF-Transformer
卡尔曼滤波器（
Kalman Filter, KF
）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，时间序列数据作为描述动态系统状态变化的核心信息形式，广泛存在于金融、气象、交通、能源等多个领域。多变量时间序列的预测对于系统优化、资源调度以及风险管理等具有重要价值。然而，实际应用中多变量时间序列通常伴随高维度、复杂的非线性动态和噪声干扰，使得预测任务极具挑战。传统的时间序列预测方法，如自回归移动平均模型（ARMA）、指数平滑法等，虽然在简单场景下表现良好，但在面对复杂系统多变量交互、时序依赖和非平稳特性时，其表现不足。
近年来，深度学习方法，尤其是基于注意力机制的Transformer模型，因其在自然语言处理和序列建模中的成功，开始被引入时间序列预测领域。Transformer模型通过自注意力机制捕捉序列中远距离依赖关系，显著改善了长序列建模的效果。然而，Transformer对噪声数据较为敏感，且未内置对时间序列中隐含状态的估计机制，限制了其在实际带有测量误差和动态扰动 ...