MATLAB
实现基于
MTW-Transformer
多时间窗网络（
MTW）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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多变量时间序列预测在众多领域具有广泛应用价值，包括金融市场分析、气象预测、工业生产监控、交通流量管理以及医疗健康监测等。随着数据采集技术的快速发展，复杂、多源、多尺度的时间序列数据不断涌现，如何从海量数据中准确捕捉时序动态和变量间的复杂依赖关系，成为时间序列分析的重要课题。传统的时间序列预测方法如自回归移动平均模型（ARMA）、长短期记忆网络（LSTM）等，在处理单一尺度或局部时序特征时表现尚可，但面对多尺度、多变量之间的非线性复杂交互时，预测性能往往受到限制。
近年来，Transformer模型凭借其在自然语言处理中的卓越表现，引入了自注意力机制，能够全局捕捉序列中的长距离依赖信息，成为时间序列预测领域的热点技术。基于Transformer的模型架构有效避免了循环神经网络在序列长度增加时的梯度消失问题，同时支持并行计算， ...