MATLAB
实现基于
DARTS-Transformer
可微神经结构搜索（
DARTS
）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金融、气象、智能制造、能源管理等众多领域中具有广泛的应用价值。随着传感器技术和数据采集手段的不断发展，现代系统能够获取大量多维度、多频率的时间序列数据。然而，这些数据往往存在高维度、复杂时序依赖、噪声干扰和非线性关系等特征，传统的时间序列预测方法难以充分捕捉隐藏的动态模式。近年来，深度学习尤其是基于注意力机制的Transformer模型在自然语言处理、计算机视觉等领域表现出了卓越的建模能力，为时间序列预测提供了新的可能。Transformer能够通过自注意力机制灵活地捕获长距离依赖关系，克服了传统循环神经网络难以处理长序列依赖的问题，使得模型对复杂时序数据的表达更加精准和高效。
与此同时，神经网络架构设计在性能表现上起到了关键作用。传统的手工设计神经结构耗时耗力，且难以保证最优。可微神经架 ...