内容概要：本文介绍了如何使用MATLAB实现在多变量回归预测中结合Transformer和BiLSTM模型的方法，涵盖理论背景、项目结构设计、模型搭建细节和训练过程，还包括详细的GUI设计以供交互操作，最后对项目进行全面评价。针对常见的数据质量问题和技术实施挑战进行了讨论，并探讨了模型未来发展的几个关键方向。
适合人群：具备一定编程经验和数据分析技能的研究人员、开发人员和技术爱好者。
使用场景及目标：该模型广泛适用于需要处理复杂时序数据的任务，包括但不限于气象预测、金融市场预测、能源需求预测等，其目的在于提供高效准确的预测支持。
其他说明：本项目不仅强调模型构建的技术实现，同时也重视其实用性和跨领域的适应能力，特别设计了用户友好的界面以便更好的用户体验与应用拓展。此外，它也关注了模型的可解释性和安全性，致力于为用户提供可靠的数据驱动决策依据。
在现代工业、金融、气象等领域，数据预测已经成为了核心竞争力的重要组成部分。随着数据采集技术的进步以及信息化进程的加速，如何从海量的多变量数据中提取有价值的知识，准确预测未来趋势，成为了各行各业面临的一项挑战。多变量回归预测作为解决此类问题的重要方法之一，已被广泛应用于各类实际问题的建模与预测任务中。然而，传统的多变量回归模型往往仅依赖于线性关系，无法有效捕捉到数据中的非线性特征及时间序列的动态变化。这对于一些复杂的预测任务来说，无疑是一大挑战。
近年来，深度学习技术取得了显著的进展，尤其是在自然语言处理和图像识别等领域。然而，如何将这些先进的技术应用于时间序列数据的多变量回归预测中，成为了学术界和工业界亟待解决的问题。为了解决这一问题，Transformer和
BiLSTM（双向长短期记忆网络）模型结合多变量回归预测任务应运而生。Transformer模型作为一种基于自注意力机制的深度学习架构，具有出色的捕捉长程依赖关系的能力，而BiLSTM则通过双向的递归神经网络结构，能够同时考虑序列 ...