MATLAB
实现基于
GAT-Transformer
图注意力网络（
GAT）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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在现代工业和科学研究领域，多变量时间序列数据的收集变得日益普遍，这类数据涉及到多个变量在连续时间上的动态变化，广泛应用于金融市场分析、气象预测、智能制造、医疗健康监测等多个领域。多变量时间序列预测旨在利用历史数据预测未来多个相关变量的走向和趋势，帮助决策者更好地掌控系统状态和预判未来发展。相比单变量时间序列，多个变量间存在复杂的依赖关系和交互影响，传统的统计方法和机器学习技术往往难以捕捉这些复杂的时空动态特征，导致预测精度受限。
图神经网络（Graph Neural Networks, GNN）作为一种强大的结构化数据处理方法，近年来在处理具有复杂关系结构的数据中展现出优越性。图注意力网络（Graph Attention Network, GAT）引入注意力机制，能够自动学习图中节点之间不同的关联权重，有效提升了对节点特征 ...