MATLAB
实现基于
BiLSTM-Transformer
双向长短期记忆网络（
BiLSTM
）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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随着数据采集技术和传感器技术的迅猛发展，多变量时间序列数据在工业制造、金融分析、气象预测、医疗健康等领域中日益丰富。多变量时间序列数据是指在同一时间段内，多个变量同时被连续采集形成的序列数据，这些变量之间常常存在复杂的动态关联和非线性关系。传统的时间序列预测方法，如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）和它们的组合（ARIMA），虽然在某些单变量或线性场景中表现良好，但对于多变量且存在非线性、长短期依赖关系的数据处理往往力不从心。近年来，深度学习技术尤其是循环神经网络（RNN）及其变体长短期记忆网络（LSTM）和门控循环单元（GRU），因其擅长捕捉序列中的时序依赖特征，被广泛应用于时间序列分析领域。
BiLSTM（双向长短期记忆网络）作为LSTM的扩展版本，通过引入两个方向的隐藏层同时对序列数据进行正 ...