MATLAB
实现基于
STL-Transformer
季节趋势分解建模（
STL）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和人工智能领域中极为重要的研究方向，广泛应用于金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量管理等多个关键领域。随着数据维度的增加和时间序列复杂性的提升，传统的时间序列预测方法如ARIMA、指数平滑法等，已经难以有效捕捉变量之间的非线性关系和长远的时间依赖性，限制了预测的准确性和泛化能力。近年来，深度学习尤其是基于注意力机制的Transformer模型因其在自然语言处理领域取得的突破性进展，被逐渐引入时间序列分析领域，用以解决长序列依赖和多变量关系建模的难题。然而，单纯的Transformer模型在处理带有强烈季节性和趋势性的数据时，往往会忽略时间序列中的显著周期性特征，导致模型预测的稳定性和准确率降低。
STL（Seasonal and Trend decomposition using Loess）是一种强有力的季节趋势分解方法，通过局部加权回归分解时间序列中的季节成分、趋势成分及残 ...