MATLAB
实现基于
VSN-Transformer
变量选择网络（
VSN）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机器学习领域的重要研究方向，广泛应用于金融市场分析、能源需求预测、气象预报、工业过程控制等多个关键领域。由于实际应用中数据往往来自多个相关变量，这些变量之间存在复杂的时序依赖关系和相互作用，使得预测任务极具挑战性。传统的时间序列模型，如ARIMA、VAR等，往往假设线性关系且难以捕捉长距离依赖，限制了其在高维多变量数据上的表现。随着深度学习技术的发展，基于循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）和卷积神经网络（CNN）的模型在时间序列预测中取得了显著进展，但它们仍存在对长序列依赖捕获能力不足、特征选择不足和计算效率低等问题。
Transformer模型因其优秀的自注意力机制，具备并行处理和捕获长距离依赖的能力，迅速成为时间序列分析的热门工具。尤其是在多变量时间序列预测中，Transformer能够通过注意力机制自动挖掘不同变量之间的动态相关性，增强模型的表达能力。然而，面对高维输入 ...