MATLAB
实现基于
Crossformer-Transformer
跨变量注意力增强模型（
Crossformer
）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是现代数据科学与人工智能领域的重要研究方向，广泛应用于金融市场分析、气象预测、工业设备监控、交通流量预测等诸多实际场景。时间序列数据本质上是带有时序依赖关系的数据序列，当数据涉及多个变量时，不同变量之间的相互影响、依赖关系以及动态变化复杂度显著增加，传统单变量预测方法难以满足实际需求。随着深度学习技术的飞速发展，尤其是Transformer模型在自然语言处理领域的成功，其自注意力机制能够有效捕捉长距离依赖关系，为时间序列分析带来了新的思路。针对多变量时间序列，单纯依靠传统Transformer难以充分捕获跨变量的复杂交互关系，因而出现了专门设计的跨变量注意力机制——Crossformer。Crossformer通过设计跨变量的自注意力模块，增强了变量间信息的互通和 ...