MATLAB
实现基于
MS-LSTM-Transformer
多尺度长短期记忆网络（
MS-LSTM
）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现代科学与工程领域具有广泛且重要的应用。随着物联网、大数据和智能制造的发展，各种系统不断产生海量的时间序列数据，如金融市场的多资产价格变化、气象站点的多气象指标观测、工业生产线多传感器数据等。准确预测这些多变量时间序列的未来走势，有助于实现风险管理、资源调度、智能控制和决策支持。传统时间序列预测方法多基于线性模型，如ARIMA或VAR模型，难以捕捉复杂非线性关系和长远依赖特征。深度学习方法尤其是循环神经网络（RNN）及其变体LSTM（长短期记忆网络）因其在处理时序数据中的优势，成为主流解决方案。
然而，单纯依赖LSTM模型仍存在缺陷，尤其在面对多尺度、多变量、复杂交互关系时表现有限。多尺度建模通过引入不同时间粒度的特征表达，增强模型对多层次时间依赖的捕获能力。Transform ...