MATLAB
实现基于
Seq2SeqRNN-Transformer
序列到序列递归网络（
Seq2SeqRNN
）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数据科学和人工智能领域中的一个重要研究方向，涉及对多个相关时间序列数据的联合建模与预测。随着物联网、大数据和智能制造的迅速发展，来自传感器、设备和系统的多维时间序列数据呈爆炸式增长。这些数据往往具有复杂的动态特性、非线性关系以及跨变量的依赖性，如何准确捕捉时间序列内在的时序依赖和变量间的交互成为提升预测精度的关键。传统统计方法如ARIMA和VAR模型在面对高维、多变量且非线性强的时间序列数据时表现有限，难以有效捕获复杂的时序模式和跨变量关联。
近年来，深度学习技术特别是循环神经网络（RNN）和Transformer模型在序列建模领域取得突破性进展。RNN及其变种（如LSTM、GRU）通过递归结构能够较好地处理序列的时序依赖，但在长序列学习中面临梯度消失与捕获长距离依赖 ...