目录
Matlab基于Transformer-GRU多变量时间序列多步预测的详细项目实例 1
项目背景介绍 1
项目目标与意义 1
项目挑战 2
项目特点与创新 3
项目应用领域 3
项目效果预测图程序设计 4
项目模型架构 5
项目模型描述及代码示例 5
项目模型算法流程图 6
项目目录结构设计及各模块功能说明 7
项目部署与应用 8
项目扩展 11
项目应该注意事项 11
项目未来改进方向 12
项目总结与结论 12
程序设计思路和具体代码实现 12
第一阶段 12
第二阶段 16
第三阶段 16
第四阶段 17
第五阶段：精美GUI界面 18
第六阶段：防止过拟合 22
完整代码整合封装 25

随着大数据和人工智能技术的迅速发展，时间序列数据在各个领域中的应用变得越来越广泛。时间序列数据是指按照时间顺序排列的数据集合，广泛出现在金融市场、气象预报、工业生产、交通流量、能源消耗等领域。对于这类数据的分析，传统的线性回归、ARIMA（自回归积分滑动平均）等方法虽然具有一定的效果，但它们往往难以应对复杂的非线性关系和长期依赖的问题。近年来，深度学习特
别是基于神经网络的模型在时间序列预测任务中取得了显著的进展。尤其是基于Transformer的架构，由于其强大的序列建模能力，已成为处理时序数据的研究热点。
Transformer模型最初由Vaswani等人提出，旨在解决自然语言处理中的长序列建模问题。Transformer通过自注意力机制（self-attention）能够有效捕捉输入序列中的远程依赖关系，相比传统的循环神经网络（RNN）和长短时记忆网络（LSTM），其并行计算能力显著提高了训练效率，并能更好地处理复杂的时序数据。然而，Transformer在时间序列预测中，特别是 ...