内容概要：本文档详细介绍了基于MATLAB实现的多头长短期记忆网络（MH-LSTM）结合Transformer编码器进行多变量时间序列预测的项目实例。项目旨在通过融合MH-LSTM对时序动态的细致学习和Transformer对全局依赖的捕捉，显著提升多变量时间序列预测的精度和稳定性。文档涵盖了从项目背景、目标意义、挑战与解决方案、模型架构及代码示例，到具体的应用领域、部署与应用、未来改进方向等方面的全面内容。项目不仅展示了技术实现细节，还提供了从数据预处理、模型构建与训练到性能评估的全流程指导。
适合人群：具备一定编程基础，特别是熟悉MATLAB和深度学习基础知识的研发人员、数据科学家以及从事时间序列预测研究的专业人士。
使用场景及目标：①深入理解MH-LSTM与Transformer结合的多变量时间序列预测模型原理；②掌握MATLAB环境下复杂神经网络的搭建、训练及优化技巧；③应用于金融风险管理、智能电网负荷预测、气象预报、交通流量预测、工业设备健康监测、医疗数据分析、供应链需求预测等多个实际场景，以提高预测精度和决策质量。
阅读建议：此资源不仅适用于希望深入了解多变量时间序列预测技术的读者，也适合希望通过MATLAB实现复杂深度学习模型的开发者。建议读者在学习过程中结合提供的代码示例进行实践操作，并关注模型训练中的关键步骤和超参数调优策略，以便更好地应用于实际项目中。