Matlab
实现Transformer
多变量时间序列预测的详细项目实例
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在过去的几年中，随着数据科学和机器学习的快速发展，时间序列预测已成为各个行业中不可或缺的一部分。时间序列数据具有时间依赖性，即每个数据点不仅依赖于其自身的特征，还与过去的观测数据密切相关。这种特性使得时间序列预测在金融、能源、医疗、气象等领域具有极其重要的应用价值。例如，在金融领域，股票市场的走势通常依赖于历史价格的波动；在能源领域，电力消耗的预测则依赖于历史用电数据。为了在这些领域中实现精确的预测，研究人员和工程师们一直在探索更加先进的算法和模型。
传统的时间序列预测方法主要依赖于一些经典的统计模型，如自回归综合滑动平均（ARIMA）模型和季节性分解的时间序列（STL）模型，这些方法在处理简单、线性的数据时表现良好。然而，在面对更复杂的非线性、多变量数据时，这些方法的性能往往受到限制。近年来，深度学习特别是基于Transformer的模型为解决这一问题提供了新的思路。Transformer模型最 ...