MATLAB
实现基于
TCNDecoder-Transformer
时间卷积解码器结构（
TCNDecoder
）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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随着工业互联网、智慧城市、金融风控及医疗健康等领域的发展，海量多变量时间序列数据被持续产生。多变量时间序列预测成为了预测未来走势、辅助决策和优化资源配置的重要手段。时间序列数据具有时序依赖性和多变量之间复杂的交互关系，传统的统计模型如ARIMA、VAR在处理非线性关系和长远依赖时表现有限，难以满足实际应用需求。深度学习技术的兴起，为时间序列建模提供了新思路。卷积神经网络（CNN）通过局部感受野捕捉时序局部模式，循环神经网络（RNN）和其变种LSTM/GRU善于捕获时序动态，但在处理长期依赖时仍有局限。时间卷积网络（TCN）引入膨胀卷积及残差连接，能更好地捕获长时间跨度的依赖性，且计算并行性强。Transformer架构以其全局注意力机制，能够灵活捕获序列中任意位置的依赖关系，已广泛应用于 ...