MATLAB
实现基于
MHLoss-Transformer
多步预测损失函数（
Multi-Horizon Loss
）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作为数据科学和人工智能领域的重要研究方向，广泛应用于金融市场分析、能源负载预测、环境监测、制造业设备故障诊断等多个关键领域。时间序列数据通常包含多个相互关联的变量，且这些变量随时间动态变化，预测其未来的趋势和数值对于科学决策和资源优化至关重要。传统的时间序列预测方法如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）、以及经典的ARIMA模型在处理单变量线性关系时表现良好，但面对复杂的多变量非线性依赖及长时依赖问题时，预测效果常常受限。
近年来，深度学习方法特别是基于注意力机制的Transformer模型因其强大的建模序列依赖关系的能力而在自然语言处理领域取得突破，同时也被广泛应用于时间序列预测。Transformer通过自注意力机制能够捕捉序列内远距离时刻之间的复杂依赖关 ...