MATLAB
实现基于
DTW-Kmeans-Transformer
动态时间规整（
DTW）结合K均值聚类和
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诸多实际应用领域中扮演着至关重要的角色，如金融市场分析、气象预测、工业设备状态监测以及智能交通管理等。随着传感器技术和数据采集手段的不断发展，时间序列数据呈现出高维度、多变性及非线性等复杂特征，传统的预测方法难以准确捕捉这种动态变化规律。动态时间规整（DTW）作为一种有效衡量时间序列间相似度的工具，通过弹性匹配方式克服了时间轴不对齐问题，极大提升了相似度计算的准确性。与此同时，K均值聚类能够在时间序列数据中发现潜在的模式和结构，助力降维与特征提取。近年来，基于Transformer的深度学习模型以其强大的全局依赖建模能力和并行计算优势，逐渐成为时间序列预测领域的研究热点。Transformer通过自注意力机制有效捕捉长期依赖和多变量间复杂交互，为预测任务提供了强有力的表达能力 ...