MATLAB
实现基于
MI-MO-Transformer
多输入多输出结构（
MI-MO
）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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随着工业、金融、气象、医疗等领域对多变量时间序列数据分析需求的激增，如何高效、准确地进行多变量时间序列预测成为科研和工程应用中的关键问题。时间序列数据往往包含多个相关变量，这些变量之间存在复杂的相互影响和时序依赖性，传统的单变量预测模型难以充分利用多变量之间的关联信息，从而限制了预测的准确性和泛化能力。针对这一问题，研究者们提出了多输入多输出（MI-MO）结构模型，能够同时处理多个输入变量并预测多个输出变量，显著提升了预测任务的整体表现。
近年来，Transformer模型凭借其在自然语言处理中的卓越性能，因其强大的序列建模能力和自注意力机制，逐渐被引入时间序列预测领域。Transformer能够捕捉长距离依赖关系，解决了传统递归神经网络（RNN）和卷积神经网络（CNN）在处理长序列时的梯度消失和局部感受野限 ...