目录
MATLAB实现基于MRCNN-Transformer 多分辨率卷积神经网络（MRCNN）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精度 2
实现多尺度特征的有效融合 2
利用Transformer增强全局依赖建模能力 2
构建MATLAB环境下的高效实现方案 2
提升模型的泛化与鲁棒性 3
推动多变量时间序列预测的理论与实践融合 3
支持跨领域多变量时间序列应用需求 3
优化用户友好性和模型可解释性 3
项目挑战及解决方案 3
多变量时间序列的高维复杂性 3
长距离依赖关系难以建模 3
多分辨率特征的有效融合难题 4
大规模数据训练资源消耗 4
噪声干扰和异常值的鲁棒性 4
模型解释性不足问题 4
不同时间序列特征差异大 4
训练过程中的超参数调优困难 5
项目模型架构 5
项目模型描述及代码示例 6
项目特点与创新 10
多分辨率特征提取能力 10
Transformer编码器的全局依赖建模 10
融合局部与全局信息 10
MATLAB平台高效实现 10
可解释性与透明度 11
高效的训练和优化策略 11
泛化能力与跨领域应用 11
跨尺度建模 11
项目应用领域 11
金融市场预测 11
气象预测与环境监测 12
智能制造与工业监控 12
智能交通管理 12
健康医疗与疾病预测 12
能源消耗与智能电网 12
市场需求预测 13
水利资源管理与灾害预警 13
项目模型算法流程图 13
项目应该注意事项 14
数据质量与预处理 14
模型训练与优化 14
模型可解释性 14
数据量与计算资源 15
模型的适应性与泛化能力 15
超参数调优与模型选择 15
实时性与模型部署 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
各模块功能说明 18
项目部署与应用 19
系统架构设计 19
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 20
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 21
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
模型结构的深度优化 21
融合多模态数据源 21
增强模型的自适应能力 22
模型轻量化与边缘部署 22
自动化数据增强与清洗 22
强化模型的可解释性 22
融入强化学习框架 22
跨平台与云原生部署 22
增强模型的安全性与隐私保护 23
项目总结与结论 23
程序设计思路和具体代码实现 24
第一阶段：环境准备 24
清空环境变量 24
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 26
数据处理功能 26
数据分析 27
特征提取与序列创建 27
划分训练集和测试集 27
参数设置 28
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 31
防止过拟合与超参数调整 31
第四阶段：模型训练与预测 33
设定训练选项 33
模型训练 33
用训练好的模型进行预测 33
保存预测结果与置信区间 33
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 35
设计绘制残差分布图 36
设计绘制预测性能指标柱状图 36
第六阶段：精美GUI界面 36
完整代码整合封装 42
在当今信息技术飞速发展的时代，时间序列数据作为描述动态系统演变过程的关键形式，广泛存在于金融市场、气象预测、交通流量分析、工业生产监控及医疗健康等领域。多变量时间序列，因其包含多种相关变量的交互影响和复杂变化规律，成为科学研究和实际应用中极具挑战性的预测问题。传统统计模型如ARIMA和VAR等，在处理线性关系时表现较好，但面对多变量非线性动态系统时往往力不从心，难以捕获变量间的深层次依赖关系及复杂时序模式。
深度学习技术的兴起为时间序列预测注入了强大的动力。尤其是卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）在提取局部特征和时序依赖上展现出显著优势。近年来，多分辨率卷积神经网络（MRCNN）因其能够在不同尺度上捕获时序信号的多层次特征，获得了学术界和工业界的高度关注。同时，Transformer结构以其全局自注意力机制，克服了传统RNN长距离依赖难以学习的瓶颈，成为序列建模的革命性工具。
将MRCNN与T ...