目录
Matlab实现Transformer-BiLSTM多变量时间序列预测的详细项目实例 1
项目背景介绍 1
项目目标与意义 1
项目挑战 2
项目特点与创新 2
项目应用领域 3
项目效果预测图程序设计 3
项目模型架构 4
项目模型描述及代码示例 4
解释： 5
项目模型算法流程图（概览） 5
项目目录结构设计及各模块功能说明 6
项目部署与应用 7
项目扩展 10
项目应该注意事项 11
项目未来改进方向 11
项目总结与结论 12
程序设计思路和具体代码实现 12
第一阶段：环境准备 12
数据准备 13
第二阶段：设计算法 14
第三阶段：构建模型 15
第四阶段：评估模型在测试集上的性能 16
第五阶段：精美GUI界面 17
第六阶段：防止过拟合 21
完整代码整合封装 23
在过去的几十年里，时间序列预测作为一个重要的研究方向，已经被广泛应用于多个领域，如金融市场预测、能源消耗预测、天气预报等。随着人工智能技术和大数据的迅猛发展，时间序列预测任务变得更加复杂，尤其是对于多变量时间序
列数据的处理。在此背景下，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）等，虽然在某些领域取得了一定的成功，但在面对复杂的、多维度的时序数据时，表现往往有限。因此，如何设计更加精准、有效的多变量时间序列预测模型，成为了学术界和工业界研究的重点。
近年来，基于深度学习的时间序列预测方法引起了广泛关注。Transformer模型作为一种强大的序列建模方法，已经在自然语言处理等领域取得了显著成绩。Transformer模型在处理长序列时展现出了极大的优势，尤其是在捕捉长距离依赖关系方面。而BiLSTM（双向长短期记忆网络）作为一种深度学习的循环神经网络（RNN），也在时间序列建模中得到了广泛应用。BiLSTM通过双向传递信息，能够更好地捕捉数据中的时序信息，尤其在 ...