Matlab
实现CNN-Transformer
多变量时间序列预测的详细项目实例
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时间序列预测是许多领域中常见的一项任务，广泛应用于金融、气象、医疗、能源等多个行业。随着大数据和人工智能技术的发展，越来越多的传统方法如线性回归、ARIMA模型等已无法满足现代复杂系统的需求。为了提高时间序列预测的准确性与鲁棒性，深度学习方法成为了研究的热点。尤其是在多变量时间序列预测问题中，不仅要考虑每个变量的历史信息，还需要捕捉变量之间的相互关系。为了实现这一目标，CNN（卷积神经网络）和Transformer（自注意力机制）被提出并结合使用，作为提高多变量时间序列预测性能的潜力工具。
CNN在图像处理中的成功应用促使其被引入到序列数据的处理上，特别是其能够捕捉局部特征的能力。对于时间序列数据，CNN能够通过卷积层自动学习输入数据中的局部特征，并且能够通过深层网络抽象出更复杂的模式。然而，CNN主要擅长局部特征提取，且在处理长距离依赖关系时存在一定局限性。
Transformer模型最 ...