Python
实现基于
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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随着数字化时代的到来，各行各业产生的时间序列数据日益增长，包括金融市场、医疗健康、能源消耗、智能制造和交通物流等领域。大量传感器和智能设备的普及带来了多变量高频率的数据，为数据驱动的决策提供了强大支撑。对时间序列数据进行有效建模和准确预测，已经成为提升行业智能化水平和创新能力的关键之一。多变量时间序列预测任务旨在综合分析多个变量(如不同传感器或维度的数据)之间的动态关系，挖掘数据背后的潜在规律，为实际业务决策和过程优化提供有力支持。
传统的时间序列预测方法如AR、ARIMA、VAR等主要关注线性相关性，难以有效应对复杂的非线性、多尺度、多变量同步变化的实际问题。随着深度学习技术的不断发展，循环神经网络(RNN)、长短时记忆网络(LSTM)、门控循环单元(GRU)等逐渐应用到时间序列预测任务中，极大提高了对非线性问题的刻画能力。然而，这些传统神经网络模型 ...