MATLAB
实现基于
BO-SVM-Transformer
贝叶斯优化算法（
BO）结合支持向量机（
SVM）和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
随着科技的高速发展和数据采集技术的不断进步，多变量时间序列数据在金融、能源、气象、医疗等领域得到了广泛的应用。时间序列预测作为数据分析的重要任务，能够为决策支持、风险管理和资源优化提供关键依据。然而，现实中的多变量时间序列通常表现出高度非线性、非平稳性和复杂的交互关系，传统的统计模型如ARIMA和简单的机器学习方法难以充分捕捉其内在的动态特征和多维依赖。为了提升预测精度和泛化能力，深度学习模型尤其是Transformer编码器因其优秀的序列建模能力逐渐成为主流选择。
Transformer最初由Vaswani等人提出，利用自注意力机制能够有效建模长距离依赖，解决了传统循环神经网络难以捕获长序列上下文信息的局限性。Transformer在自然语言处理领域取得突破后，逐步被引入到时间序列预测任务中，展示了显著优势。尽管如此，Transformer模型的性能依赖于超参数的调优，而手动调参耗时且效果难 ...