MATLAB
实现基于
CSA-Transformer
跨尺度注意力机制（
CSA）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、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等多个关键领域。随着传感器技术的发展和数据采集手段的提升，现实环境中产生的时间序列数据变得越来越复杂，表现为变量间的高度相关性、多尺度特征以及长短期依赖关系。传统的时间序列预测模型，如ARIMA、LSTM，虽然在单一时间尺度或单变量预测任务中表现出色，但在处理多变量、多尺度和复杂非线性动态变化时，效果仍然受限。
近年来，基于Transformer架构的深度学习模型凭借其强大的全局依赖建模能力和并行计算优势，在自然语言处理领域取得了突破性进展，随后被引入时间序列分析领域。Transformer通过自注意力机制捕捉序列中不同位置间的依赖关系，突破了传统循环神经网络的时序限制。然而，标准Transforme ...