MATLAB
实现基于
LSTM-Transformer
长短期记忆网络（
LSTM
）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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随着信息技术和传感器技术的快速发展，海量的多变量时间序列数据在金融、气象、工业制造、医疗健康、交通运输等多个领域得以产生。时间序列数据包含丰富的动态变化规律和时序依赖性，是理解系统行为、进行未来趋势预测的重要依据。多变量时间序列预测因其能够同时捕捉多个变量间复杂的相互影响，成为智能决策、异常检测及资源调度的核心技术之一。传统的时间序列预测方法如ARIMA、指数平滑法等虽然在单变量序列中有一定应用，但难以有效处理高维、非线性且长距离依赖的复杂多变量序列。
近年来，深度学习技术特别是循环神经网络（RNN）及其变种长短期记忆网络（LSTM）因擅长捕捉序列中的时间依赖关系，成为时间序列预测的主流方法。LSTM通过引入门控机制有效解决了传统RNN的梯度消失问题，能够学习较长时间跨度的依赖信息。与此同时，Transformer ...