MATLAB
实现基于
ResLSTM-Transformer
残差式LSTM
（ResLSTM
）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金融市场分析、气象预测、工业设备监测、医疗健康管理等诸多领域均具有极其重要的应用价值。随着数据量的不断增长和系统复杂性的提升，传统的时间序列预测方法，如ARIMA、VAR模型，逐渐暴露出建模能力不足和对复杂非线性关系捕捉能力有限的缺陷。近年来，深度学习技术尤其是循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）等因其强大的时序数据建模能力，在时间序列预测领域获得了广泛应用。然而，单纯使用LSTM仍存在诸多不足，如长序列依赖捕获的效果受限、梯度消失或爆炸问题，以及对多变量特征交互建模不充分等。
为此，结合残差网络思想的残差式LSTM（ResLSTM）被提出，通过在传统LSTM单元结构中引入跳跃连接，极大缓解了梯度消失问题，使得网络能够更深且更稳定地训练，从而捕获更长时间跨度的依赖关系。 ...