MATLAB
实现基于
DLinear+PatchTST
多变量时间序列预测模型的详细项目实例
更多详细内容可直接联系博主本人
或者访问对应标题的完整博客或者文档下载页面（含完整的程序，
GUI设计和代码详解）
时间序列预测是机器学习与深度学习中非常重要的研究领域，尤其是在多变量时间序列预测任务中，如何通过分析历史数据预测未来趋势具有重要的理论与应用价值。多变量时间序列预测的挑战主要来源于如何有效建模多个时间序列之间复杂的相互关系，尤其是当这些时间序列数据包含了非线性、时变性、噪声以及长短期依赖关系时，传统的统计方法和机器学习方法往往难以捕捉其深层次的规律。因此，如何构建一个既能处理多变量时间序列中的复杂关系，又具备高效计算能力的预测模型成为研究的热点问题。
近年来，深度学习与 Transformer 模型在自然语言处理等领域取得了显著成果，并且在时间序列预测中也逐渐展现了其优势。DLinear（Deep Linear）模型和 PatchTST（Patch Time Series Transformer）模型便是其中的两个重要模型。DLinear通过深度线性架构从时间序列中提取潜在的线 ...