Matlab
实现Transformer-Adaboost
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机器学习领域的一个核心问题，它涉及到如何利用多个变量（特征）随时间变化的历史数据来预测未来的状态或值。这种问题在许多实际场景中都有广泛的应用，比如股票市场预测、气象预测、能源需求预测、智能制造、健康监测等领域。随着数据量的爆炸式增长以及模型复杂度的增加，如何构建高效、准确的时间序列预测模型成为了一个具有挑战性的问题。传统的时间序列预测方法，如 ARIMA、指数平滑法和自回归模型（AR），虽然在一定程度上能够处理简单的时间序列数据，但在处理复杂的多变量时间序列数据时，往往无法提供令人满意的预测结果。为了克服这些方法的局限性，现代深度学习和集成学习方法逐渐被引入时间序列预测中，尤其是 Transformer 和 AdaBoost 等方法。
Transformer 模型自提出以来，因其强大的序列建模能力和高效的计算性能，在自然语言处理、计算机视觉等领域 ...