MATLAB
实现基于
DRW-Transformer
动态损失重加权机制（
Dynamic Reweighting, DRW
）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诸如金融市场分析、气象预报、智能制造、交通流量监测和健康医疗等领域扮演着关键角色。随着物联网技术和传感器网络的普及，海量的多维时间序列数据不断产生，如何有效利用这些数据实现精准预测成为当前学术与工业界的重大挑战。传统的统计模型如ARIMA和VAR，虽然具备理论基础，但对复杂非线性和高维依赖关系的建模能力有限。深度学习模型尤其是基于注意力机制的Transformer因其在自然语言处理领域的巨大成功，逐渐被引入时间序列预测领域，用以捕捉长距离依赖关系和复杂的时序动态特征。
然而，实际多变量时间序列数据通常存在样本不平衡、不同时间段或不同变量对预测目标贡献差异显著等问题，导致模型训练过程中部分样本或特征对损失函数贡献较大而另一些被忽视，降低了模型的泛化性能。动 ...