目录
MATLAB实现基于N-HITS-Transformer 层次式时间序列预测模型（N-HITS）结合 Transformer 编码器进行多变量时间序列预测的详细项目实例 1
项目背景介绍 1
项目目标与意义 2
提升多变量时间序列预测的准确性 2
优化长序列数据的建模效率 2
实现多变量间复杂依赖关系的挖掘 2
支持灵活的时间尺度分解分析 2
为科研与工程实践提供可扩展平台 2
推动时间序列预测技术的跨领域应用 3
促进深度学习与传统统计方法的融合 3
项目挑战及解决方案 3
多变量时序数据的高维复杂性 3
长序列依赖的建模难题 3
模型训练的计算资源消耗 3
时间序列的非平稳性和异常值影响 4
多变量序列同步与缺失数据处理 4
模型解释性不足的挑战 4
多任务和多步预测的协调问题 4
模型泛化能力与鲁棒性 4
项目模型架构 4
项目模型描述及代码示例 5
项目特点与创新 9
层次式多尺度时间序列分解 9
Transformer编码器全局依赖建模 9
多变量复杂交互关系动态权重调整 10
高效并行计算与模块化设计 10
多步多变量联合预测框架 10
鲁棒性与异常数据处理能力 10
可解释性增强的结构设计 10
支持多种输入类型与扩展性强 11
融合传统统计方法与深度学习优势 11
项目应用领域 11
智能制造与设备预测维护 11
金融市场风险管理与资产预测 11
能源系统负荷与可再生能源预测 11
智慧交通与交通流量预测 12
医疗健康监测与疾病预测 12
环境监测与气象预报 12
供应链管理与需求预测 12
智慧城市建设与公共服务优化 12
项目模型算法流程图 12
项目应该注意事项 14
数据质量与预处理 14
模型参数初始化与调优 14
模型训练的计算资源管理 14
多变量间相关性动态变化处理 14
异常点和突变处理能力 14
预测任务的多样性与适配性 15
代码模块化与可维护性 15
实时应用的响应性能 15
项目数据生成具体代码实现 15
项目目录结构设计及各模块功能说明 16
项目部署与应用 18
系统架构设计 18
部署平台与环境准备 19
模型加载与优化 19
实时数据流处理 19
可视化与用户界面 19
GPU/TPU加速推理 19
系统监控与自动化管理 20
自动化CI/CD管道 20
API服务与业务集成 20
前端展示与结果导出 20
安全性与用户隐私 20
数据加密与权限控制 20
故障恢复与系统备份 21
模型更新与维护 21
模型的持续优化 21
项目未来改进方向 21
引入更深层次的层次式结构 21
结合图神经网络增强变量间关系建模 21
融合自监督学习提升数据利用效率 21
支持异构数据融合与多模态学习 22
增强模型可解释性与透明度 22
优化模型轻量化与边缘部署能力 22
自动化超参数调优与模型搜索 22
融入不确定性估计与风险控制 22
开展跨领域迁移学习研究 22
项目总结与结论 23
程序设计思路和具体代码实现 23
第一阶段：环境准备 23
清空环境变量 23
关闭报警信息 24
关闭开启的图窗 24
清空变量 24
清空命令行 24
检查环境所需的工具箱 24
配置GPU加速 25
第二阶段：数据准备 25
数据导入和导出功能 25
文本处理与数据窗口化 25
数据处理功能（填补缺失值和异常值的检测和处理功能） 26
数据分析（平滑异常数据、归一化和标准化等） 26
特征提取与序列创建 27
划分训练集和测试集 27
参数设置 27
第三阶段：算法设计和模型构建及参数调整 28
算法设计和模型构建 28
优化超参数 30
防止过拟合与超参数调整 31
第四阶段：模型训练与预测 32
设定训练选项 32
模型训练 33
用训练好的模型进行预测 34
保存预测结果与置信区间 34
第五阶段：模型性能评估 34
多指标评估 34
设计绘制训练、验证和测试阶段的实际值与预测值对比图 35
设计绘制误差热图 36
设计绘制残差分布图 36
设计绘制预测性能指标柱状图 37
第六阶段：精美GUI界面 37
完整代码整合封装 42
多变量时间序列预测在工业生产、金融市场、气象预报、智能交通等领域扮演着核心角色。随着物联网设备和传感器的广泛部署，产生了海量的时序数据，如何准确捕捉其中的时序依赖性及变量间的复杂关联，成为提升预测性能的关键。传统的时间序列预测方法如ARIMA、指数平滑，因其线性假设和对非平稳性处理的局限，难以满足高维复杂时序的需求。近年来，基于深度学习的模型，尤其是循环神经网络（RNN）及其变体LSTM、GRU，通过捕获长短期依赖性展现出更强的非线性建模能力，但其在处理超长序列时存在梯度消失和计算效率低的问题。
Transformer模型的出现，特别是自注意力机制，使模型能并行处理序列，捕获全局依赖，极大地提升了序列建模能力和计算效率。N-HITS模型，作为一种层次式时间序列预测方法，通过堆叠多个预测块（blocks），分别处理不同的时间尺度特征，进一步提升了预测的准确度和鲁棒性。将N-HITS与Transform ...