MATLAB
实现基于
N-BEATS-Transformer
基于深度残差结构的预测模型（
N-BEATS
）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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在当今数据驱动的时代，时间序列预测在金融市场、气象预报、工业生产监控、交通流量管理等领域扮演着至关重要的角色。尤其是多变量时间序列预测，因其涉及多个相互影响的时间序列变量，能够更全面地反映系统的动态特征和潜在规律，从而提供更准确、更可靠的预测结果。随着数据量的急剧增加及计算能力的飞速提升，深度学习方法逐渐成为处理复杂时间序列问题的主流技术。传统的统计模型如ARIMA、VAR在处理非线性和复杂依赖关系时表现有限，而深度神经网络通过强大的非线性建模能力和端到端学习方式，为多变量时间序列预测带来了显著突破。
在众多深度学习架构中，N-BEATS（Neural Basis Expansion Analysis）以其独特的深度残差结构实现了时间序列的高效分解和建模，突破了许多传统网络在预测精度和泛化能 ...