Python
实现基于
POD-Transformer
本征正交分解数据降维（
POD）融合Transformer
编码器进行多变量回归预测的详细项目实例
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在现代工业、气象、金融以及生命科学等领域，多变量时序数据的分析与预测需求日益增长。多变量回归预测不仅要求模型能够捕捉变量间复杂的非线性关系，还需要对高维度数据进行有效降维，以减少计算复杂度和提升模型泛化能力。传统的降维方法如主成分分析（PCA）虽然在一定程度上简化了数据结构，但难以兼顾时序特征和多变量依赖的动态变化。随着深度学习的发展，Transformer模型凭借其强大的自注意力机制，展现出对序列数据建模的优越能力，尤其在捕获长距离依赖关系方面表现突出。
正交分解方法（Proper Orthogonal Decomposition, POD）是一种基于物理现象特征提取的降维技术，通过提取系统的本征模态，能够保留数据中主要的动态特征，广泛应用于流体力学、结构力学等领域。将POD与Transformer结合，利用POD先 ...