Matlab
实现基于
Transformer
多变量时间序列多步预测的详细项目实例
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随着数据科学和机器学习技术的飞速发展，多变量时间序列预测已经成为一项至关重要的任务。时间序列预测的应用遍布各个领域，包括金融市场预测、气象预报、健康监测、交通流量预测等。传统的时间序列预测方法主要依赖于线性模型和统计学方法，如自回归（AR）、滑动平均（MA）以及ARIMA模型。然而，这些传统方法通常假设数据具有某种程度的线性关系，对于处理复杂的非线性数据，尤其是具有长时依赖的序列数据时，往往效果不佳。
近年来，深度学习模型尤其是基于Transformer架构的模型，在序列建模方面取得了显著的突破。Transformer最初被提出用于自然语言处理（NLP），其自注意力机制使得模型能够捕捉序列中长期依赖关系。然而，传统的Transformer模型主要处理文本数据，对于时间序列的建模并未完全适应。随着研究者不断探索，越来越多的改进版本的Transformer模型被提出，以适应多变量时间序列数据 ...