MATLAB
实现基于
ST-GCN-Transformer
空间时间图卷积网络（
ST-GCN
）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
随着物联网、大数据和人工智能技术的迅速发展，多变量时间序列数据在工业、金融、气象、医疗等领域变得极其重要。多变量时间序列数据不仅包含了时间维度上的动态变化，还存在着变量之间复杂的空间依赖关系。例如，交通网络中的各个路口车流量变化受邻近路口影响，气象数据中各个测站的气温湿度变化存在空间关联。这种复杂的时空依赖关系使得传统的时间序列预测方法难以有效捕捉数据中的隐藏模式，导致预测精度不佳。
传统时间序列预测方法如ARIMA、指数平滑、LSTM等，主要关注时间序列的时间依赖特性，往往忽略了变量之间的空间依赖结构，无法充分挖掘空间信息对预测结果的辅助作用。图神经网络（GNN）作为处理图结构数据的强大工具，尤其是空间时间图卷积网络（ST-GCN），在时空依赖建模中表现出显著优势。ST-GCN通过构建图结构表示变量之间的空间连接，并结合时间卷积有效捕捉时序动态，极大提升了模型对复杂多变量时空数据的建模能力。
然而，单 ...