内容概要：本文档详细介绍了在Matlab中实现一种结合了Transformer和AdaBoost方法的多变量时间序列预测模型的过程。涵盖了项目背景介绍、目标意义解析，以及模型设计、训练、评估的各个关键步骤，并讨论了该项目的特点、应用领域和面临的挑战。同时提供了从数据预处理到最终的模型优化全过程的具体操作细节，以及附带的代码样例和界面设计示例，有助于读者快速掌握多变量时间序列预测的基本方法和技术。
适合人群：对多变量时间序列预测感兴趣的科研工作者、工程师或数据分析员，尤其对希望了解如何将深度学习和经典机器学习相结合的研究者。
使用场景及目标：适用于金融市场、智能电网、天气预报等领域中涉及多因子交互影响的问题，帮助专业人士进行预测分析；同时也可以作为一个教育案例来学习先进模型组合的有效实践。
其他说明：文档中还包含了关于如何构建友好的GUI界面的内容，让用户能更直观地操作实验并查看结果。此外，探讨了几种防止过拟合的技术措施，并强调了模型可移植性的设计思想。
多变量时间序列预测是现代数据科学和机器学习领域的一个核心问题，它涉及到如何利用多个变量（特征）随时间变化的历史数据来预测未来的状态或值。这种问题在许多实际场景中都有广泛的应用，比如股票市场预测、气象预测、能源需求预测、智能制造、健康监测等领域。随着数据量的爆炸式增长以及模型复杂度的增加，如何构建高效、准确的时间序列预测模型成为了一个具有挑战性的问题。传统的时间序列预测方法，如 ARIMA、指数平滑法和自回归模型（AR），虽然在一定程度上能够处理简单的时间序列数据，但在处理复杂的多变量时间序列数据
时，往往无法提供令人满意的预测结果。为了克服这些方法的局限性，现代深度学习和集成学习方法逐渐被引入时间序列预测中，尤其是 Transformer 和 AdaBoost 等方法。
Transformer 模型自提出以来，因其强大的序列建模能力和高效的计算性能，在自然语言处理、计算机视觉等领域取得了巨大的成功。Transformer 的核心在于其自注意力机制（Self-Attention）， ...