MATLAB
实现基于
MKCNN-Transformer
多卷积核神经网络（
MKCNN
）结合Transformer
编码器进行多变量时间序列预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
多变量时间序列预测是现代数据分析和人工智能领域的重要研究方向。随着物联网、传感器网络、金融市场、气象监测等多领域数据的高速增长，准确预测多变量时间序列数据的未来趋势成为提升决策效率和系统智能化水平的关键任务。传统的时间序列预测方法多依赖线性模型，如自回归移动平均模型（ARMA）、向量自回归模型（VAR）等，这些方法在处理非线性关系及复杂时序模式时表现不足。深度学习的发展为多变量时间序列预测提供了全新思路，尤其是卷积神经网络（CNN）和基于注意力机制的Transformer模型。
卷积神经网络因其优秀的特征提取能力和局部模式捕捉效果，广泛应用于图像和序列数据的分析。而在时间序列领域，卷积核大小对捕捉不同时间尺度的特征至关重要。传统CNN通常采用固定大小的卷积核，限制了对多尺度特征的挖掘。多卷积核神经网络（MKC ...