Matlab
实现SMA-Transformer-LSTM
多变量回归预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着现代技术的迅速发展，尤其是深度学习和人工智能技术的突破，各行各业正在逐步向智能化、自动化的方向转型。在这一过程中，数据分析、预测建模、自动化决策等需求越来越突出。时间序列预测作为数据分析领域中的一项重要任务，广泛应用于金融市场、气象预测、能源消耗预测、工业设备故障预测等诸多领域。传统的时间序列预测方法如ARIMA模型、指数平滑法等在某些特定问题中仍然具
有一定的应用价值，但它们在处理复杂的、多维度的数据时往往表现不佳。因此，如何利用现代深度学习模型提升多变量时间序列预测的准确性和鲁棒性，成为了研究的一个重要方向。
本项目提出了结合SMA（Simple Moving Average）算法、Transformer模型以及LSTM（Long Short-Term Memory）网络的多变量回归预测框架。SMA用于预处理数据，通过平滑操作消除噪声，确保数据质量；Transformer模型则在捕捉全局时序依赖关系上表现出色，能够有效处理长时间跨度的数据依赖；LSTM则专注于处理长期依赖的时 ...