Matlab
实现BO-Transformer-LSTM
多变量时间序列预测的详细项目实例
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随着大数据和机器学习技术的飞速发展，多变量时间序列数据的预测变得越来越重要。特别是在金融、交通、气象、医疗等领域，时间序列预测的需求日益增大。在这些领域中，数据通常是时间相关的，且受到多个变量的影响，因此多变量时间序列预测成为了一个关键任务。
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）等，虽然具有一定的应用价值，但其在复杂的高维数据处理和长期预测方面存在着局限性。为了克服这些问题，近年来深度学习技术，尤其是基于长短期记忆网络（LSTM）和变换器（Transformer）的模型，被广泛应用于时间序列预测任务。
在这些深度学习方法中，LSTM网络由于其对长时间依赖关系的强大建模能力，被广泛应用于序列数据的分析。然而，LSTM仍然存在计算效率不高、无法充分捕捉全局上下文信息的问题。为了进一步提升模型的性能，Transformer模型被引入到时间序列预测任务中。Tr ...