MATLAB
实现基于
KD-Transformer
知识蒸馏模型（
Knowledge Distillation, KD
）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作为数据科学和人工智能领域的重要研究方向，广泛应用于金融市场分析、气象预报、工业制造监控、交通流量预测以及能源消耗管理等多个关键领域。随着数据规模的急剧增长和时序数据复杂性的提升，传统的统计方法如ARIMA、指数平滑等已难以应对高维、多变且非线性的时间序列特征，促使研究者不断探索更为先进的深度学习模型。
Transformer模型凭借其基于自注意力机制的优越性能，成功地突破了循环神经网络在长序列建模中的局限，能够高效捕获全局依赖关系，适合处理时间序列的复杂模式。然而，Transformer模型参数量庞大，计算资源需求高，限制了其在资源受限场景中的广泛应用。知识蒸馏（Knowledge Distillation, KD）作为模型压缩与加速技术的典范，通过将大模型（教师模型）的知识迁移至小模型（学生模型），在保持预测性能的同时大幅降低计算成本，为时间序列预测提供了 ...