MATLAB
实现基于
BiGRU-Transformer
双向门控循环单元（
BiGRU
）结合Transformer
编码器进行多变量时序预测的详细项目实例
项目背景介绍
在现代工业和科学领域中，多变量时间序列数据的分析与预测具有重要的应用价值。诸如气象预测、能源消耗监控、金融市场分析、智能制造与健康监测等场景，均依赖于对多变量时序数据的准确预测能力。随着传感器技术和数据采集手段的进步，产生了大量的复杂时序数据，数据维度高、非线性强且存在时间依赖性和异构性，传统的统计模型如ARIMA、VAR等难以有效捕捉这些特征，预测效果受限。深度学习模型，特别是循环神经网络（RNN）及其变体如长短时记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），因其在处理时序数据的长期依赖问题上的优势，逐渐成为主流工具。然而，单一模型结构仍难以充分挖掘时序数据的多尺度依赖关系和复杂动态变化。
为解决传统方法难以兼顾时序数据中局部和全局特征提取的问题，近年出现了结合Transformer结构的混合模型。Transformer编码器依赖自注意力机制，能够捕捉序列中不同时间步之间的全局依赖关系，不受序列长度限制，增强了 ...