MATLAB
实现基于
FSAS-Transformer
特征选择增强结构搜索（
Feature Selection Architecture Search
）结合Transformer
编码器进行多变量时间序列预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
多变量时间序列预测在诸如金融市场分析、气象预报、工业设备故障诊断、智能交通和健康监测等多个领域中具有极其重要的实际应用价值。随着传感器技术和数据采集手段的不断提升，收集到的时间序列数据维度越来越高，包含的信息愈发丰富，同时也带来了特征冗余、噪声干扰和模型复杂度急剧增加等问题。针对这些问题，传统的预测模型往往难以兼顾高维数据的有效性和预测精度，尤其在处理变量间复杂的时序依赖关系和非线性动态变化时表现不足。Transformer模型以其强大的自注意力机制在捕获长距离依赖关系和多变量交互特征方面展现出独特优势，但直接应用于多变量时间序列中依然面临特征冗余和结构设计复杂的瓶颈。为了提升预测性能及模型泛化能力，特征选择与模型结构优化成为关键环节。
基于此 ...