MATLAB
实现基于
KR-Transformer
核回归模块（
Kernel Regression, KR
）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诸多领域具有极其重要的应用价值，例如金融市场分析、气象预报、智能制造、能源管理、交通流量预测以及医疗健康监测等。随着数据规模和复杂性的不断提升，传统基于统计学和经典机器学习方法的时间序列预测模型在处理高维、多变量、非线性和长时依赖问题时，面临着严重的挑战。近年来，深度学习技术的快速发展为时间序列预测提供了全新的解决思路，尤其是Transformer模型因其卓越的序列建模能力和并行计算优势，成为时间序列领域的研究热点。
Transformer原本是为自然语言处理设计的模型，通过自注意力机制能够捕捉序列中任意位置之间的依赖关系，解决了传统循环神经网络（RNN）在长序列建模中的梯度消失问题。然而，Transformer在时间序列预测任务中还存在一定局限性，比如对序列中的局部模式挖掘不足，且对噪声敏感。为进一步提升模型性能，将核回归（Kernel Regression, KR） ...