MATLAB
实现基于
GCN-Transformer
图卷积网络（
GCN）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在金融市场分析、智能制造、气象预报、交通流量监控等诸多领域扮演着极其重要的角色。传统时间序列预测方法多依赖统计模型，如自回归模型（AR）、移动平均模型（MA）及其组合模型（ARMA/ARIMA），尽管这些方法在一定条件下表现良好，但其在捕捉复杂非线性动态关系、多变量间依赖性和高维度数据中的表现受限。近年来，深度学习技术的迅猛发展为时间序列预测带来了新的突破，尤其是图卷积网络（GCN）和Transformer模型的结合，使得多变量时间序列的建模能力大幅提升。
图卷积网络（GCN）能够有效利用数据中蕴含的结构信息，通过图的邻接关系捕捉变量间的空间依赖性，这在多变量时间序列中尤为重要，因为不同变量间通常存在复杂的关联网络，如传感器网络中节点间的物理或功能连接，或者金融市场中不同资产之间的相关性。与此同时，Tran ...