Python
实现基于
POD-Transforme
本征正交分解（
POD）融合Transformer
模型进行多变量回归预测的详细项目实例
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在现代工业、环境监测、金融预测及智能制造等多个领域中，多变量时序数据的精准预测日益成为推动科技进步和决策优化的核心。多变量回归预测旨在通过对多个相关变量的历史观测数据进行建模，从而预测未来时间点的变量值，解决复杂系统中变量间的相互依赖及动态演变问题。然而，面对高维、非线性、复杂耦合的多变量时序数据，传统统计方法及浅层机器学习模型表现出较大局限性，难以捕捉长期依赖和非线性交互，预测准确性受限。
本项目基于本征正交分解（Proper Orthogonal Decomposition，简称POD）与Transformer深度学习模型的融合，提出一种创新的多变量回归预测方法。POD作为一种高效的数据降维技术，能够提取多变量时序数据中的主导特征，去除噪声和冗余信息，极大地简化数据维度和计算复杂度。Transformer模型以其卓越的自注意力 ...