MATLAB
实现基于
TSE-Transformer
时间戳特征编码器（
TSE）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工业、金融、医疗、气象等众多领域发挥着至关重要的作用。随着传感器技术和物联网的快速发展，海量高维时间序列数据被不断产生和收集，如何有效地捕获时间序列中复杂的时序依赖关系与多变量间的交互，成为了学术和工业界的核心挑战。传统的时间序列预测方法如ARIMA、VAR模型由于其线性假设和局限的建模能力，难以适应复杂非线性动态环境中的多变量预测需求。深度学习方法，尤其是基于循环神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）的模型，虽然提升了非线性建模能力，但仍存在捕捉长序列依赖和变量间动态交互不足的问题。
Transformer模型因其基于自注意力机制（Self-Attention）的设计，在自然语言处理领域展现了强大的长距离依赖建模能力，逐渐被引入时间序列预测领域。Transformer摒弃了传统序列模型的顺序计算限制，能够并行处理长序列数据，显著提升计算效率和预测效果。然而，标准Transformer结构中缺乏 ...