MATLAB
实现基于
VSE-Transformer
变量分离编码器（
VSE）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作为机器学习和数据科学领域的重要研究方向，广泛应用于金融市场分析、气象预报、工业设备维护、能源负荷预测等多个实际场景。随着数据量的急剧增长和时间序列数据复杂性的提升，传统的线性模型如ARIMA、VAR等在捕捉时间序列中的非线性和复杂依赖关系方面表现有限。近年来，深度学习方法，尤其是基于注意力机制的Transformer模型，因其优异的序列建模能力和并行计算优势，成为时间序列预测的研究热点。
传统的Transformer模型虽然具备强大的建模能力，但其对多变量时间序列的处理存在挑战。多变量时间序列不仅包含时间维度的动态变化，还存在变量间复杂的相互依赖与耦合关系。直接应用Transformer可能导致信息混杂，影响预测精度和模型泛化能力。为此，变量分离编码器（Variable-Separation Enco ...