MATLAB
实现基于
DeepAR-Transformer
深度自回归模型（
DeepAR
）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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在现代工业、金融、医疗和能源等多个领域，多变量时间序列预测成为关键技术之一。多变量时间序列数据由多个相互关联的时间序列组成，这些序列之间不仅包含时间上的依赖性，还存在复杂的变量间交互关系。精准的多变量时间序列预测对于优化生产流程、降低运营成本、提升客户体验以及科学决策具有重要意义。传统的时间序列预测方法如ARIMA和VAR模型，在处理复杂的多变量非线性关系及长时依赖性时存在显著局限。随着深度学习技术的发展，基于神经网络的预测模型逐渐成为研究热点，其中深度自回归模型DeepAR结合Transformer编码器结构的创新方法，因其卓越的捕获长时序依赖与变量间复杂交互的能力，正成为多变量时间序列预测的有效工具。
DeepAR模型最初由亚马逊提出，作为一种基于概率的深度自回归模型，能够为每个时间点生成条件概率分布， ...