MATLAB
实现基于
T-GCN-Transformer
时间图卷积网络（
T-GCN
）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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随着现代社会中数据采集技术的飞速发展，时间序列数据在交通流量、气象预测、金融市场分析、能源管理等多个领域中表现出极其重要的价值。尤其是多变量时间序列数据，涵盖了多个相关变量随时间变化的动态信息，如何有效地挖掘这些数据中的时空依赖关系成为推动智能决策与预测的重要课题。传统的时间序列预测方法多基于统计模型，如ARIMA、VAR等，虽具一定理论基础，但在面对非线性、多变量及复杂空间依赖时显得力不从心。近年来，深度学习技术的兴起为时序数据建模带来了新的突破，尤其是结合图神经网络与注意力机制的模型，为捕获数据的复杂时空特征提供了强大工具。
图卷积网络（GCN）作为一种能够处理图结构数据的神经网络，能够充分利用节点间的拓扑结构信息，适合于表示空间依赖。而时间图卷积网络（T-GCN）在此基础上融合了循环神经网络（如GRU）， ...