MATLAB
实现基于
N-HITS-Transformer
层次式时间序列预测模型（
N-HITS
）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工业生产、金融市场、气象预报、智能交通等领域扮演着核心角色。随着物联网设备和传感器的广泛部署，产生了海量的时序数据，如何准确捕捉其中的时序依赖性及变量间的复杂关联，成为提升预测性能的关键。传统的时间序列预测方法如ARIMA、指数平滑，因其线性假设和对非平稳性处理的局限，难以满足高维复杂时序的需求。近年来，基于深度学习的模型，尤其是循环神经网络（RNN）及其变体LSTM、GRU，通过捕获长短期依赖性展现出更强的非线性建模能力，但其在处理超长序列时存在梯度消失和计算效率低的问题。
Transformer模型的出现，特别是自注意力机制，使模型能并行处理序列，捕获全局依赖，极大地提升了序列建模能力和计算效率。N-HITS模型，作为一种层次式时间序列预测方法，通过堆叠多个预测块（block ...