Matlab
基于Transformer-BiLSTM
多变量时间序列多步预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着数据科学和人工智能技术的不断发展，多变量时间序列预测已成为各行各业中至关重要的研究领域，尤其是在金融、能源、交通等行业。传统的时间序列预测方法如ARIMA（自回归积分滑动平均）、SVR（支持向量回归）等，在处理复杂的多变量时间序列时往往存在一定的局限性，主要表现在它们的线性假设及对数据特征的强依赖。这些传统方法在面对数据的非线性关系和长时间依赖性时，表现出较差的预测效果。
随着深度学习的兴起，基于神经网络的方法已广泛应用于时间序列预测。特别是Transformer和BiLSTM（双向长短期记忆网络）在多个任务中表现出了卓越的性能。Transformer由于其自注意力机制能够捕捉长时依赖关系，在序列建模上有着显著的优势。而BiLSTM作为一种基于RNN（循环神经网络）的变种，能够有效地捕捉时间序列的前后依赖关系，且在多步预测中也展现了较好的性能。结合Transformer和BiLSTM的优点，提出了一种新型的时间序列预测模型，可以同时考虑多个变量间的相互影响以及时间序列的复杂非 ...