MATLAB
实现基于
VI-Transformer
变分推理优化（
Variational Inference, VI
）结合Transformer
编码器进行多变量时间序列预测的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
多变量时间序列预测在工业、金融、医疗、气象等领域扮演着极其重要的角色。随着传感器技术和数据采集手段的快速发展，海量的多变量时间序列数据被生成，如何高效且精准地从中提取动态变化规律，实现对未来时刻的准确预测，成为当前数据科学和机器学习领域的核心问题。传统的时间序列预测方法，如ARIMA、VAR等基于线性假设的统计模型，难以捕捉复杂非线性关系和变量间的动态依赖，限制了其在实际复杂系统中的应用效果。近年来，深度学习技术，尤其是基于注意力机制的Transformer模型，由于其强大的序列建模能力和并行计算优势，成为多变量时间序列预测的新兴热点。
Transformer模型最初应用于自然语言处理领域，其核心的自注意力机制可以灵活捕获序列中长距离依赖关系。相比传统的循环神经网络（RNN），T ...