MATLAB
实现基于
GRU-D-Transformer
缺失数据门控循环单元（
GRU-D
）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工业、医疗、金融、气象等诸多领域具有极其重要的实际价值。现实世界中的时间序列数据通常存在缺失值，这主要是由于传感器故障、网络传输异常、采集设备不稳定或人为疏忽等多种原因引起的。缺失数据不仅降低了数据的完整性，还对模型的预测性能带来了极大的挑战。传统的时间序列预测模型多采用简单的插值或丢弃缺失数据的方式进行处理，这种方法往往导致信息丢失或引入偏差，影响模型的泛化能力和预测准确率。近年来，门控循环单元（GRU）凭借其结构上的简洁与高效，成为处理序列数据的主流网络之一。GRU-D作为GRU的一种改进版本，能够有效处理时间序列中的缺失值，通过引入时间间隔和掩码机制实现对缺失信息的建模，从而提升预测效果。与此同时，Transformer模型由于其强大的自注意力机制，在捕捉序列内部长距离依赖关系方 ...