MATLAB
实现基于
DLinear-Transformer
分解线性模型（
DLinear
）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是现代数据科学和人工智能领域的重要研究方向，广泛应用于金融市场分析、气象预报、智能制造、交通流量监测、能源管理等众多领域。随着传感器网络的普及和数据获取能力的提升，各类系统产生的时间序列数据体量不断增大，且通常包含多个相互关联的变量。传统的单变量时间序列预测方法已难以满足复杂系统对预测精度和实时性的高要求，推动了多变量时间序列预测模型的研究和发展。
近年来，深度学习技术的兴起，尤其是基于注意力机制的Transformer模型，极大地改善了时间序列建模的能力。Transformer具有捕捉长距离依赖关系的优势，能够克服传统递归神经网络（RNN）及卷积神经网络（CNN）在长序列建模中的局限性。但Transformer在实际应用中仍面临计算资源消耗大、训练复杂、对非线性成分建模不充分等问题。D ...