MATLAB
实现基于
MTL-Transformer
多任务学习模型（
Multi-task Learning, MTL
）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生产、金融市场、气象预报、能源管理和智能交通等众多领域中具有极其重要的应用价值。随着数据采集技术的进步和传感器的广泛部署，企业和科研机构积累了大量高维、多变量的时序数据，如何从这些数据中准确挖掘潜在规律，实现对未来状态的精确预测，成为当下机器学习与数据科学领域的核心问题之一。传统的时间序列预测方法多基于统计学模型，如自回归（AR）、移动平均（MA）和它们的组合（ARIMA）等，虽然在一定程度上能够捕获时间序列的线性依赖关系，但对于非线性、复杂依赖结构的数据表现欠佳。
近年来，深度学习方法以其强大的特征自动提取能力和对非线性关系的拟合优势，成为时间序列预测领域的重要突破。尤其是Transformer模型自2017年被提出后，以其基于自注意力机制的编码器-解 ...