目录
Matlab基于Transformer-LSTM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 2
项目挑战 2
项目特点与创新 3
项目应用领域 4
项目模型架构 4
项目模型描述与代码示例 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 12
项目未来改进方向 12
项目总结与结论 13
程序设计思路和具体代码实现 13
第一阶段：环境准备 13
数据准备 14
第二阶段：设计算法 16
第三阶段：构建模型 17
第四阶段：评估模型在测试集上的性能 17
第五阶段：精美GUI界面 19
第六阶段：防止过拟合 22
完整代码整合封装 25
多变量时间序列预测是人工智能与机器学习领域中的一个重要研究课题。随着互联网、大数据和物联网技术的迅速发展，数据的获取越来越方便，尤其是时间序列数据，广泛应用于各个领域，如金融、医疗、气象、电力等。时间序列数据不仅在每个时间点上具有丰富的信息，还在不同时间点之间存在着明显的关联性。因此，如何准确地进行多变量时间序列预测，成为了当前研究的热点。
传统的时间序列预测方法，如自回归（AR）、滑动平均（MA）模型，尽管在某些应用场景中取得了一定的成效，但在面对复杂、高维和大规模数据时，传统模型的预测能力和泛化能力往往受到局限。随着深度学习技术的发展，特别是循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）和变换器（Transformer）等深度学习模型的提出，这些模型在处理时间序列数据时展现出了优异的性能。
LSTM是RNN的一种改进，其通过引入门控机制来避免传统RNN中存在的梯度消失和梯度爆炸问题，能够更好地捕捉长期依赖关系。然而，LSTM在面对长时间跨度的时间序列时，虽然能够有效处理短期依 ...