Matlab
实现Transformer-GRU-SVM
（Transformer+
门控循环单元结合支持向量机）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是机器学习和人工智能领域的一个重要研究方向，尤其在金融、医疗、气候变化等领域具有广泛的应用。传统的时间序列预测方法，如ARIMA、移动平均等，通常假设数据是线性且独立的，这使得它们在处理复杂的非线性时间序列时效果有限。随着深度学习的发展，基于神经网络的模型逐渐成为时间序
列预测领域的主流，尤其是长短期记忆（LSTM）和门控循环单元（GRU）等递归神经网络（RNN）模型，因其能够捕捉时间序列数据中的长期依赖性而广泛应用。尽管这些模型能够处理复杂的时间依赖关系，但它们仍然存在许多局限性，如对输入序列的长度敏感、训练过程计算量大等。
Transformer模型作为一种基于自注意力机制的深度学习框架，近年来在自然语言处理（NLP）任务中取得了显著成果，并且也逐步被引入到时间序列预测中。与传统的RNN不同，Transf ...