MATLAB
实现基于
WTC+transformer
时间序列组合预测模型的详细项目实例
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随着信息技术的发展，数据在各个领域的应用变得越来越广泛，尤其是在时间序列预测中，如何精准地预测未来的趋势成为了一个关键问题。时间序列预测广泛应用于金融、气象、交通等多个行业，帮助决策者根据历史数据预测未来趋势，做出更合理的决策。传统的时间序列分析方法，如自回归模型（AR）、滑动平均（MA）等，虽然在一定程度上取得了成效，但在处理复杂的非线性问题以及高维度数据时，往往面临着性能瓶颈。
近年来，深度学习技术，尤其是Transformer模型的出现，为时间序列的预测带来了革命性的变化。Transformer模型在自然语言处理中的成功应用证明了其强大的长距离依赖捕捉能力和高效的并行计算能力。与此同时，基于加权流量分类的WTC（Weighted Traffic Classification）算法在网络流量管理中得到了广泛应用，展现了其通过特征加权进行精准分类的优势。
结合这两者，WTC与Tr ...