MATLAB
实现基于
Node2Vec-Transformer
结构化节点嵌入（
Node2Vec
）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是现代数据科学与人工智能领域中的核心问题之一，广泛应用于金融市场分析、智能交通系统、环境监测、工业控制等众多实际场景。传统的时间序列预测方法多侧重于单变量序列或多变量独立建模，未能充分考虑多变量之间复杂的内在结构关系。而在许多实际系统中，变量之间往往并非孤立存在，而是隐含着复杂的图结构关系，如传感器网络中的空间拓扑结构、社交网络中用户间的互动关系等，这种结构信息对时间序列的动态演变和预测具有极其重要的指导意义。
近年来，图神经网络（GNN）和图嵌入技术的兴起为处理这类结构化数据提供了强大工具。Node2Vec作为一种经典的节点嵌入方法，通过模拟节点的随机游走，捕捉图中节点的局部和全局结构信息，将图中节点映射到低维向量空间，保留其结构特征。结合深度学习中的Transformer架构，尤其是其强大的自注意力机制，可以高效捕捉时间序列数据的长期依赖性和多变量之间的交互关系。
将Node2 ...