MATLAB
实现基于
BiLSTM-Transformer
双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）结合Transformer
编码器进行多变量时间序列预测的详细项目实例
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多变量时间序列预测在工业控制、金融市场分析、气象预报、能源管理等众多领域具有极其重要的应用价值。随着传感器技术和数据采集能力的提升，现代系统通常能够获得大量高维度、多变量的时间序列数据，这些数据不仅量大且内在关联复杂。准确捕捉时间序列中的时序动态特征和变量间的依赖关系，成为实现高精度预测的关键。传统统计模型如ARIMA、VAR等，虽然在单变量时间序列上表现良好，但面对复杂的多变量长序列数据时，表现受限，难以有效挖掘序列的非线性、时变及长程依赖性。
深度学习技术的发展，尤其是循环神经网络（RNN）及其变种LSTM（长短期记忆网络），极大推动了时间序列预测的研究。LSTM结构能够有效缓解传统RNN的梯度消失问题，捕获时间序列中的长程依赖，特别适合处理时间动态变化较大 ...