MATLAB
实现基于
RTA-Transformer
残差时间注意力机制（
RTA）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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随着信息技术和传感器技术的飞速发展，多变量时间序列数据在金融、气象、工业制造、智能交通、医疗健康等众多领域中广泛存在。多变量时间序列数据通常具有高维度、多样性和复杂的时序依赖关系，这使得对其进行准确的预测成为数据分析领域的重要挑战。传统时间序列预测方法，如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）及其组合模型（ARIMA），往往在处理非线性、多尺度、多变量的复杂数据时表现欠佳，难以捕捉长程依赖和多变量间的交互影响。
近年来，深度学习技术，尤其是基于注意力机制的Transformer模型，因其优秀的长序列建模能力而被广泛应用于时间序列预测领域。Transformer模型通过自注意力机制能够动态捕获序列内不同时间点间的依赖关系，极大提升了预测的准确性和泛化能力。然而，传统Transformer在处理时间序列时，也面临计算复 ...