[实际应用] MATLAB实现基于HED-Transformer 节假日事件嵌入（HED）结合 Transformer 编码器进行多变量时间序列预测的详细项目实例（ ... [推广有奖]

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南唐雨汐

发表于 2025-8-14 08:04:33 |AI写论文

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MATLAB
实现基于
HED-Transformer
节假日事件嵌入（
HED）结合Transformer
编码器进行多变量时间序列预测的详细项目实例
项目背景介绍
随着信息技术的迅猛发展，时间序列数据在各行各业中扮演着越来越重要的角色。尤其是在金融、气象、交通运输、能源管理以及零售等领域，准确的多变量时间序列预测成为提高决策效率和优化资源配置的关键手段。时间序列数据通常包含多个变量，这些变量之间存在复杂的非线性依赖关系，且数据往往伴随季节性、趋势性变化以及突发事件的影响。传统的时间序列预测方法如ARIMA和指数平滑等，由于其线性假设和对多变量间复杂关系建模能力有限，难以满足现代业务场景的高精度预测需求。
近年来，深度学习技术在时间序列预测领域表现出强大的能力，尤其是基于Transformer结构的模型，因其优异的全局依赖捕捉能力和并行计算优势，逐渐成为研究和应用的热点。Transformer最初在自然语言处理领域取得突破后，其编码器结构被广泛应用于时间序列数据的特征提取和表示学习。然而，时间序列中的节假日等事件通常带有特殊的周期性和跳变特性，传统Transformer模型难以直接有 ...