内容概要：本文档详细介绍了基于GRU-D（缺失数据门控循环单元）和Transformer编码器结合的多变量时间序列预测项目。项目旨在解决时间序列数据中常见的缺失值问题和复杂长期依赖关系，通过MATLAB实现。首先，项目背景介绍了多变量时间序列预测的重要性及其面临的挑战。接着，文档阐述了项目的具体目标，包括提升预测准确性、智能补全缺失数据、利用Transformer捕捉长期依赖等。项目通过GRU-D处理缺失数据，并通过Transformer编码器捕捉序列中的复杂依赖关系，两者结合形成强大的预测模型。项目还涵盖了详细的模型架构、代码实现、数据预处理、训练与评估流程，以及模型的部署和应用。
适用人群：具备一定编程基础，特别是熟悉MATLAB和深度学习的科研人员和工程师。
使用场景及目标：①处理多变量时间序列中的缺失数据，提升预测准确性；②通过GRU-D和Transformer的结合，捕捉复杂的时间依赖关系；③在医疗健康监测、工业设备状态监测、金融市场风险管理、智慧城市交通流量预测等领域提供技术支持；④推动智能预测技术在大数据时代的广泛应用和发展。
其他说明：项目不仅提供了一套高性能的多变量时间序列预测解决方案，还为处理缺失数据和复杂时序关系提供了创新思路与方法论。其系统性、科学性和实用性将为科研人员、工程师及行业应用者带来显著价值，促进多变量时序预测技术的深入发展。项目还强调了未来的改进方向，如引入多模态数据融合、增强模型自适应能力、结合图神经网络等，以进一步提升模型的智能化和泛化能力。