MATLAB
实现基于
MC-Dropout-Transformer
蒙特卡洛
Dropout
（MC-Dropout
）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现代数据分析和智能决策的重要技术手段，广泛应用于金融市场、气象预报、智能制造、能源管理等多个领域。随着数据量的激增和变量间复杂关系的不断增强，传统的时间序列模型难以有效捕捉数据的动态变化和内在依赖关系，导致预测性能受限。尤其是在多变量环境下，不同变量之间存在复杂的非线性耦合和时序相关性，如何高效、准确地建模成为亟需解决的难题。近年来，深度学习模型，特别是基于注意力机制的Transformer架构，以其出色的并行计算能力和强大的特征提取能力，逐渐成为多变量时间序列预测的主流方法。
Transformer模型通过自注意力机制，能够动态地捕获序列中不同时间点之间的依赖关系，克服了传统递归网络在长序列建模时面临的梯度消失和信息遗失问题。同时，蒙特卡洛Dropout（MC-Dropout）技术为模型提供了不确定性估计的能力，增强了预测的鲁棒性和可靠性。这种结合在多变量时 ...