Matlab
实现Transformer-LSTM
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是近年来在各个领域中逐渐引起关注的研究问题，尤其是在金融、气候监测、医疗健康和能源管理等领域。传统的时间序列预测方法，如自回归积分滑动平均模型（ARIMA），虽然在一定程度上能够捕捉时间序列的规律，但对于多变量系统的建模能力较弱，无法充分挖掘数据中的复杂关系。而近年来，基于深度学习的方法逐渐成为解决此类问题的主流选择，尤其是在对时间序列数据的建模和预测方面，神经网络展现出了强大的潜力。
Transformer和LSTM（长短期记忆网络）是近年来在序列数据处理领域被广泛应用的两种深度学习架构。Transformer通过自注意力机制能够并行处理时间序列中的信息，并且在捕捉长序列依赖关系方面具有显著优势。LSTM则在处理序列数据时能够有效地捕捉长短期的时序依赖性，因此这两者的结合提供了一种新的思路来解决多变量时间序列预测问题。Transformer-LSTM模型结合了Tran ...