MATLAB
实现基于
MH-LSTM-Transformer
多头长短期记忆网络（
MH-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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多变量时间序列预测在众多实际应用领域中扮演着至关重要的角色，包括金融市场分析、气象预报、能源消耗预测、交通流量管理以及工业生产过程控制等。随着数据采集技术和传感器网络的快速发展，产生了海量、多维度、高频率的时间序列数据，这些数据往往包含复杂的动态变化规律和多层次的相关性。如何高效、准确地从这些多变量时间序列中挖掘隐含的时序特征和变量之间的内在关联，成为了提升预测效果和决策质量的关键。
传统的时间序列预测方法如ARIMA、VAR等，多依赖线性假设，难以捕捉非线性和高阶复杂依赖，且对长序列的远程依赖表现不足。深度学习方法尤其是循环神经网络（RNN）及其变体LSTM（长短期记忆网络）因其对序列数据的良好建模能力，逐渐成为主流选择。但单一LSTM在处理长距离依赖时仍存在梯度消失和信息遗忘的问题，且难以同时兼 ...